浏览器
分析第一个分子
解析 SMILES，并在无需后端的情况下查看结构和基本性质。
步骤
- 打开浏览器演示。
- 输入乙醇的 SMILES：CCO，然后运行分析。
- 对照结构图、分子式和分子量。
检查结果页面会显示乙醇的 2D 结构和性质数值。
遇到问题时如果结构为空，请检查 SMILES，并再次尝试 CCO。
CCO入门 · 5–15 分钟
教程
通过构建小型实用的化学工具来学习 schematic。每个教程都有明确的起点、可运行代码和下一步。
Python
从 Python 使用
安装软件包，在 notebook 中解析分子。
步骤
- 创建虚拟环境并安装 schematic。
- 导入软件包并解析 CCO。
- 打印分子对象或一个性质，确认调用完成。
检查结果分子对象在 notebook 中返回，不需要将结构发送到外部服务器。
遇到问题时安装前先激活虚拟环境；如果无法导入，请检查软件包名称。
mol = chematic.parse_smiles("CCO")Python
查找相似分子
生成指纹，并使用 Tanimoto 相似度比较分子。
步骤
- 解析查询分子和两个候选分子。
- 为所有分子生成同一种指纹。
- 计算 Tanimoto 相似度并排序候选。
检查结果相同分子的得分为 1.0；结构差异越大，得分通常越低。
遇到问题时比较前请确保所有分子使用相同的指纹设置。
mol.ecfp4()Python
处理结构文件
从单分子分析扩展到 CSV 或 SDF 批处理。
步骤
- 准备每行一个 SMILES 的文件。
- 解析每一行并计算所需性质。
- 保留原始输入和解析错误后写出结果。
检查结果每个输入行都有可追踪的结果，失败的行也可以检查。
遇到问题时不要丢弃原始字符串，这样可以轻松检查并重试失败的行。
for smiles in rows:Rust
构建 Rust 工具
将 schematic 加入 Rust 项目，在同一进程中运行化学逻辑。
步骤
- 创建小型二进制 crate 并加入所需功能。
- 在 main 中解析一个已知 SMILES。
- 在添加批处理前，为无效输入返回清晰的错误。
检查结果程序可以在本地构建，并对相同输入产生可重复的结果。
遇到问题时如果编译时间或二进制大小重要，可以先只启用需要的功能。
cargo add chematic --features "smiles,perception,chem,3d,fp"AI 代理
连接本地 AI 代理
运行本地 stdio MCP 服务器，为 AI 客户端提供结构化化学操作。
步骤
- 在本地构建或安装 MCP 服务器。
- 在 AI 客户端中注册 stdio 命令。
- 请求客户端解析测试 SMILES 并检查结构化数据。
检查结果客户端可以调用化学工具并接收结构化响应，不需要网络服务。
遇到问题时检查可执行文件路径，并确保服务器命令不需要交互式输入。
cargo run -p chematic-mcp --release