Integrations
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.
Материалы проекта MCP
Сервер Model Context Protocol (MCP), разработанный для взаимодействия с базами данных материалов через API OPTIMADE, с особым акцентом на набор данных GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) от Google DeepMind. Этот проект служит мостом между API OPTIMADE и приложениями для материаловедения, обеспечивая эффективный доступ и обработку данных о структуре кристаллов.
Обзор
Проект Materials MCP реализует сервер Model Context Protocol, который:
- Интерфейсы с API OPTIMADE для доступа к базам данных материалов
- Предоставляет специализированный доступ к набору данных GNoME, который содержит миллионы предсказанных стабильных кристаллических структур.
- Обеспечивает эффективный поиск и извлечение кристаллических структур и их свойств.
- Поддерживает стандартизированные форматы обмена данными для приложений материаловедения
Функции
- Интеграция API OPTIMADE для доступа к стандартизированной базе данных материалов
- Интеграция набора данных GNoME для доступа к предсказанным стабильным кристаллическим структурам
- Конечные точки RESTful API для запросов кристаллической структуры
- Поддержка распространенных форматов данных в материаловедении
- Эффективные механизмы кэширования и извлечения данных
- Поддержка стандартизированного языка запросов
Настраивать
- Убедитесь, что у вас установлен Python 3.10 или выше.
- Создайте виртуальную среду:Copy
- Установка зависимостей с помощью Poetry:Copy
Структура проекта
materials_mcp/
- Основной каталог пакетаapi/
- интеграция API OPTIMADEgnome/
— специфичные для набора данных GNoME функциональные возможностиmodels/
- Модели данных и схемыserver/
- реализация сервера MCP
tests/
- Тестовый каталогpyproject.toml
— Конфигурация проекта и зависимостиREADME.md
- Этот файл
Зависимости
- Питон >=3.10
- optimade >=1.2.4 — для интеграции API OPTIMADE
- Дополнительные зависимости будут добавлены по мере необходимости для:
- FastAPI/Flask для веб-сервера
- Интеграция с базой данных
- Обработка и анализ данных
- Тестирование и документирование
Использование
[Примеры использования будут добавлены по мере развития проекта]
Внося вклад
[Правила для взносов будут добавлены]
Лицензия
[Информация о лицензии будет добавлена]
Благодарности
- Google DeepMind для набора данных GNoME
- Консорциум OPTIMADE для спецификации API
- [Другие благодарности будут добавлены]
This server cannot be installed
Сервер протокола контекста модели, который обеспечивает доступ к базам данных материалов через API OPTIMADE, уделяя особое внимание набору данных GNoME от Google DeepMind, содержащему миллионы предсказанных кристаллических структур.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-qualityA Model Context Protocol server that allows intelligent analysis and querying of XMind mind maps, providing capabilities for searching, extracting, and analyzing content across XMind files.Last updated -2414JavaScript
- AsecurityAlicenseAqualityA Model Context Protocol server that provides a standardized interface for AI models to interact with NASA's vast array of data sources including APOD, Mars Rover photos, satellite imagery, and space weather data.Last updated -2418131TypeScriptISC License
- -securityAlicense-qualityA Model Context Protocol server that allows AI assistants to search for, explore, and retrieve 3D printable models from Thingiverse.Last updated -MIT License
- -security-license-qualityA Model Context Protocol server that enables AI models to programmatically search and interact with proteomics datasets from the PRIDE Archive repository through structured function calling.Last updated -1Python