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]