Integrates with Google DeepMind's GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) dataset, enabling access to millions of predicted stable crystal structures for materials science applications.
Uses Poetry for dependency management and package installation, simplifying the setup process for the materials science MCP server.
Built on Python for materials database access through the OPTIMADE API, enabling efficient querying and retrieval of crystal structures and their properties.
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.
Das Materials MCP-Projekt implementiert einen Model Context Protocol-Server, der:
materials_mcp/ - Hauptpaketverzeichnisapi/ - OPTIMADE API-Integrationgnome/ - GNoME-Datensatzspezifische Funktionalitätmodels/ - Datenmodelle und Schemataserver/ - MCP-Serverimplementierungtests/ - Testverzeichnispyproject.toml – Projektkonfiguration und AbhängigkeitenREADME.md - Diese Datei[Anwendungsbeispiele werden im Laufe der Projektentwicklung hinzugefügt]
[Beitragsrichtlinien werden hinzugefügt]
[Lizenzinformationen werden hinzugefügt]
This server cannot be installed
Ein Model Context Protocol-Server, der über die OPTIMADE-API Zugriff auf Materialdatenbanken bietet, mit Schwerpunkt auf dem GNoME-Datensatz von Google DeepMind, der Millionen vorhergesagter Kristallstrukturen enthält.