Materials MCP

Materialien MCP-Projekt

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der für die Interaktion mit Materialdatenbanken über die OPTIMADE-API entwickelt wurde, mit besonderem Fokus auf den GNoME-Datensatz (Graph Networks for Materials Exploration) von Google DeepMind. Dieses Projekt dient als Brücke zwischen der OPTIMADE-API und materialwissenschaftlichen Anwendungen und ermöglicht den effizienten Zugriff und die Bearbeitung von Kristallstrukturdaten.

Überblick

Das Materials MCP-Projekt implementiert einen Model Context Protocol-Server, der:

• Schnittstellen zur OPTIMADE-API für den Zugriff auf Materialdatenbanken
• Bietet spezialisierten Zugriff auf den GNoME-Datensatz, der Millionen vorhergesagter stabiler Kristallstrukturen enthält
• Ermöglicht die effiziente Abfrage und den Abruf von Kristallstrukturen und deren Eigenschaften
• Unterstützt standardisierte Datenaustauschformate für materialwissenschaftliche Anwendungen

Merkmale

• OPTIMADE API-Integration für standardisierten Materialdatenbankzugriff
• GNoME-Datensatzintegration für den Zugriff auf vorhergesagte stabile Kristallstrukturen
• RESTful-API-Endpunkte für Kristallstrukturabfragen
• Unterstützung gängiger materialwissenschaftlicher Datenformate
• Effiziente Mechanismen zum Zwischenspeichern und Abrufen von Daten
• Unterstützung standardisierter Abfragesprachen

Aufstellen

1. Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.10 oder höher installiert haben
2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:
   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Unix/macOS
3. Installieren Sie Abhängigkeiten mit Poetry:
   pip install poetry poetry install

Projektstruktur

• materials_mcp/ - Hauptpaketverzeichnis
  • api/ - OPTIMADE API-Integration
  • gnome/ - GNoME-Datensatzspezifische Funktionalität
  • models/ - Datenmodelle und Schemata
  • server/ - MCP-Serverimplementierung
• tests/ - Testverzeichnis
• pyproject.toml – Projektkonfiguration und Abhängigkeiten
• README.md - Diese Datei

Abhängigkeiten

• Python >=3.10
• optimade >=1.2.4 - Für die OPTIMADE-API-Integration
• Bei Bedarf werden zusätzliche Abhängigkeiten hinzugefügt für:
  • FastAPI/Flask für den Webserver
  • Datenbankintegration
  • Datenverarbeitung und -analyse
  • Prüfung und Dokumentation

Verwendung

[Anwendungsbeispiele werden im Laufe der Projektentwicklung hinzugefügt]

Beitragen

[Beitragsrichtlinien werden hinzugefügt]

Lizenz

[Lizenzinformationen werden hinzugefügt]

Danksagung

• Google DeepMind für den GNoME-Datensatz
• OPTIMADE-Konsortium für die API-Spezifikation
• [Weitere Danksagungen werden hinzugefügt]