┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  MCP 客户端 (Claude Code / VS Code)                      │
│  通过 stdio 通信                                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  server.py (Python 3.13, D:\anaconda\python.exe)        │
│  ├── MCP 协议处理 (mcp 库)                               │
│  ├── 工具定义 (19 个 MCP 工具)                           │
│  └── FEFLOWService (业务逻辑层)                          │
│       └── FEFLOWController (子进程管理)                   │
│            └── subprocess.Popen                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  feflow_bridge.py (Python 3.9, pytorch conda env)       │
│  ├── ifm 模块导入 (FEFLOW IFM Python API)                │
│  ├── stdin/stdout JSON 协议                              │
│  └── FEFLOWBridge 核心类                                 │
│       └── FEFLOW Kernel DLL (D:\专业软件\bin64\)         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

FEFLOW_MCP/
├── server.py               # MCP 服务器主入口 (Python 3.13)
├── feflow_controller.py    # 桥接控制器，管理子进程生命周期
├── feflow_bridge.py        # FEFLOW IFM 桥接脚本 (Python 3.9)
├── config.json             # 配置文件
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── .mcp.json              # MCP 客户端配置
└── README.md               # 本文件

# 1. 进入项目目录
cd C:\Users\温涛\Desktop\FEFLOW_MCP

# 2. 安装 MCP 服务器依赖（Python 3.13 环境）
pip install mcp pydantic

# 3. 确认 Python 3.9 环境可用
D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe --version  # 应输出 3.9.x

# 4. 配置 MCP 客户端
# 将 .mcp.json 中的内容合并到你的 MCP 客户端配置中

1. load_document → path: "C:/models/aquifer.fem"
2. get_model_info → 获取节点/单元数量
3. get_mesh_stats → 获取包围盒范围
4. get_param_values → param_name: "P_CONDUCT"