即使查詢分子與資料庫分子不完全匹配，也想知道其中有多少個通用結構，即最大公共子結構（mcs）。可以使用與子圖同構相同的方法來計算。也可以按原樣使用公共鍵（邊）的數量作為閾值，或將其轉換為相似性指標，例如jaccard / tanimoto係數。
部分結構匹配的情況下，可以在結構匹配時（或確定它們不匹配時）中止搜尋，但是在mcs的情況下，可以輸出最優解，直到搜尋到所有可能性為止。有必要設計諸如確定計算時間的上限，當公共邊緣的數量超過閾值時中止搜尋或者使用高速近似解演算法的手段。
儘管即使使用vf2演算法也可以計算mcs，但已經開發了許多更高效且針對特定應用的演算法。作為開源的mcs實現，rdkit具有基於dfs的演算法fmcs和vf2。
導入庫
from rdkit import rdbase, chem
from rdkit.chem import allchem, draw
from rdkit.chem import rdfmcs
from rdkit.chem.scaffolds import murckoscaffold
import pubchempy as pcp
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