Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@tdlas-mcp Simulate 2f WMS for methane at 1650 nm with 0.1 cm-1 modulation depth."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
基于 MCP（Model Context Protocol）的多技术光谱传感仿真，已实现 TDLAS-DA / TDLAS-WMS / LITES / NDIR / CRDS / FTIR / DOAS 七个技术 server（每技术独立 MCP 服务器、独立加载控制上下文）。以 TDLAS 为例，对实验全链路做仪器级建模（而非只算一条理论 2f 曲线）：
DAQ 三角波+正弦调制 → 激光调谐(含二次非线性) → HITRAN 气体吸收 → 光电探测 → ADC 量化 → 数字锁相 → 1f / 2f / 2f·1f⁻¹Related MCP server: DiffBeam MCP Server
模块 | 作用 |
spectrolink_core | 共用物理内核：HITRAN 线表/缓存/指纹、Voigt、线强外推、同位素叠加、Allan/LOD 基座、器件库 schema（独立依赖包， |
server-tdlas | TDLAS-DA / TDLAS-WMS 独立 MCP 服务器（工具 |
server-lites | LITES 独立 MCP 服务器（工具 |
server-ndir | NDIR（非分散红外）独立 MCP 服务器（工具 |
server-crds | CRDS（腔衰荡）独立 MCP 服务器（工具 |
server-ftir | FTIR（傅里叶变换红外）独立 MCP 服务器（工具 |
server-doas | DOAS（差分吸收光谱）独立 MCP 服务器（工具 |
共用 = 独立依赖包，不是代码拷贝；core 只放物理量级、不放技术特有假设（锁相、QTF 谐振等留在各 server），一处 bug 只修一处。
按需启用：每个技术是独立服务器，配置里启哪个加载哪个，控制上下文占用。
不内置仪器：默认参数仅作演示占位；真实器件参数（datasheet / 实测 / 标定）通过 t_device / l_device 用户交互获取。
技术适配矩阵见 docs/ADAPTATION_MATRIX.md。
内置 HITRAN 取数与吸收谱计算（HAPI 1.x，不需要 API key），由 AI 助手以自然语言驱动仿真。用途：系统选型、方法验证、排除错误设计——不替代实测。
全链路建模：DAQ 调制 → 激光调谐 → HITRAN 吸收 → PD → ADC → 数字锁相；可选 etalon 条纹、RIN、1/f 漂移、RAM/AM
七技术一体：TDLAS-DA/WMS · LITES · NDIR · CRDS · FTIR · DOAS，独立 server 按需加载、共用 spectrolink_core 物理内核
混合气多组分：mixture 严格按 α = Σ xᵢ·α_pureᵢ(T,P) 逐点相加（不用 x·P 当分压），并返回各组分归因
AI 交互契约：返回值携带 interaction 与机器可读的 next_required_actions——"必须澄清 / 必须披露"由返回值承载
保真度台账：默认生效 11 项 / 需显式开启 6 项 / 未建模 7 项，未建模项随结果披露
可信度分层：10 项物理校验与交互合规分别计分
可复现 + 离线门禁：seed=0 逐位可复现；契约自检 147 项与保真度审计均为 CI 硬门禁（不依赖网络）
其他：return_xy 透出锁相 X/Y 用于 RAM/AM 诊断；tdlas_invert(n_repeats>0) 给测量不确定度（仅统计分量）；x_list 多浓度同图。细节见 TECHNICAL.md 与 docs/VALIDATION.md。
CH₄ @ 2968.5 cm⁻¹ 的 3×2 输出：驱动电压 → DAS 吸收 → 1f → 2f → 2f/1f（红色为电压折返剔除区）
四泳道流程：启动协议 → 参数与澄清（四级优先级 + 设备库 + 结构化追问）→ 仿真执行 → 校验与交付（10 项校验、α/条纹语境播报、未建模效应披露）
17 种光谱技术在本项目四层架构（取数 / 器件 / 信号 / 反演）上的适配判定：🟩 复用 · 🟧 改造 · 🟥 新增
pip install -r requirements.txt
pip install -e ./spectrolink_core # 共用内核
python server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py --selftest # TDLAS 服务器自检（需访问 hitran.org）
python server-tdlas/tools/contract_check.py # 离线契约自检（CI 硬门禁）
python server-tdlas/tools/tdlas_fidelity.py # 离线保真度审计（CI 硬门禁）
python server-tdlas/tools/alpha_crossval.py # α(ν) 独立交叉校验（与 HAPI 互校）
python server-lites/tools/lites_mcp.py --selftest # LITES 服务器自检
python server-ndir/tools/ndir_mcp.py --selftest # NDIR 服务器自检（离线）
python server-crds/tools/crds_mcp.py --selftest # CRDS 服务器自检（HITRAN 失败自动降级）
python server-ftir/tools/ftir_mcp.py --selftest # FTIR 服务器自检（离线）
python server-doas/tools/doas_mcp.py --selftest # DOAS 服务器自检（离线）接入 MCP 客户端：把 mcp.config.example.json 里的路径改为本机路径即可。
💡 一键配置：复制下面这段话给你的 AI 助手 —— "请帮我配置 SpectroLink 的 TDLAS MCP 服务器，本地路径
<安装路径>，Python 解释器<python.exe 路径>，入口文件server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py；并把本项目SKILL.md安装为 Skill。"
SKILL.md 不是文档，而是 AI 的行为规范（唯一安装入口）：服务器只能保证 AI「看到」next_required_actions，Skill 才规定 AI「照做」——保留默认值必须显式标注、器件参数来源（source）必须如实填写、设备命名须含型号/波长。
渐进式披露架构：根 SKILL.md 只含技术选择矩阵与自动调度协议（L1）；各技术细节（路由表、默认披露、专属坑点）在 server-<技术>/SKILL.md（L2），由 AI 按任务自动读取——用户只需安装根 SKILL 一个技能，无需按技术分别安装。
安装（任选其一）：放进客户端的 Skill 目录；或让 AI 直接读取该文件作为行为规范。
工具 | 功能 |
⭐ tdlas_wms_instrument | WMS 仪器级仿真首选：全链路建模，输出标准 3×2 六子图 |
tdlas_das_instrument | 仪器级 DAS 仿真（DAQ→激光→光路→PD→ADC） |
tdlas_simulate | 解析模型正向计算：DAS 透过率、1f、2f 峰高 |
tdlas_das_chain | 三角波 DAS 链路：PD 原始信号 → 基线拟合 → 吸光度 |
tdlas_review | 结果自动校验（10 项，不绘图）+ 交互契约与保真度声明 |
tdlas_invert | 免标定浓度反演（2f/1f → 摩尔分数）； |
tdlas_detection_limit | 噪声等效浓度（NEC）与检测限（LOD） |
tdlas_detection_limit_scan | LOD 随光程 / 参考浓度的二维扫描（选型） |
tdlas_session | 跨会话工况参数持久化 |
tdlas_device | 硬件参数库（激光器 / 探测器 / DAQ / 光学） |
tdlas_guide | AI 交互协议、术语表与保真度台账 |
tdlas_selftest | 全链路自检 |
四个仿真工具（及透传的
tdlas_review）共用一对可选项：mixture（混合气）与x_list（单物种多浓度扫描）。两者互斥，且与单x二选一。
x_list时标准 6 子图本身就按浓度叠加：②~⑤ 面板（PD / αL / 1f / 2f / 归一化 2f）以 viridis 配色叠放各浓度并标 ppm，纵轴按全部浓度统一（低浓度不会被压平）；另有单用途的png_overlay对照图。四个仿真工具另有
iso（同位素）开关：不传=主同位素（历史口径，与旧版本结果逐位一致）；iso="all"=该分子全部 HITRAN 同位素按丰度叠加——CH4 2968 cm⁻¹ 等密集谱区邻近同位素线（如 ¹³CH₄，ν₃ 位移 ±1-2 cm⁻¹）贡献不可忽略，all的峰形/峰位更贴近实测；iso=<整数>=指定同位素编号（HAPI 口径，CH4: 1=¹²CH₄、2=¹³CH₄、3=¹²CH₃D、4=¹³CH₃D）。窗口内 0 条线的稀有同位素自动跳过并披露iso_skipped。
工具 | 功能 |
lites_forward | 光热正向模型：QTF 谐振 + 热弹机理 → 2f 电压 |
lites_mdl | 最小可探测浓度（MDL）与噪声预算 |
lites_device | 器件库（仅内置默认演示器件，真实音叉交互获取） |
lites_resonance / lites_sweep | 共振跟踪 / 参数扫描 |
lites_selftest | 物理内核自检（标定自洽 / 标度律 / 饱和 / 失谐） |
技术 | 工具 | 功能 |
NDIR | t_ndir_forward | 双通道 Beer-Lambert 正演（lnR → 解析反演 + 3σ 披露） |
t_ndir_calibrate / t_ndir_invert | 浓度标定曲线 / 比值反演 | |
CRDS | t_crds_simulate | 腔衰荡仿真（τ₀、ring-down 波形、有效光程；HITRAN 离线降级） |
t_crds_ringdown / t_crds_invert | ring-down 拟合 / 浓度反演 | |
FTIR | t_ftir_simulate | 干涉图正演（保护带 + 翼区归一 + 切趾 boxcar/hamming/BH + 反演披露） |
t_ftir_invert | 恢复谱数组 → 浓度反演 | |
DOAS | t_doas_forward | UV-Vis 截面正演（慢变背景多项式分离 + 联合最小二乘） |
t_doas_calibrate / t_doas_invert | 标定曲线 / 实测谱反演 |
python server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py --http --host 0.0.0.0 --port 8000 --token <鉴权密钥>
python server-tdlas/tools/remote_link.py # 公网隧道（cloudflared）
# 其余技术：ndir=8005 / crds=8002 / ftir=8003 / doas=8004（各 tools/<tech>_mcp.py --http 同参）文档 | 内容 |
物理原理、算法实现、参数表、已知近似（含 §8 多技术 server 章节） | |
可信度分层、校验判据口径、已知局限 | |
多技术适配矩阵与接入流程 | |
AI 交互规范与工具使用协议 | |
共用物理内核说明 | |
保真度登记表：单一真源 + 离线审计 | |
版本更新记录 |
The instrument-level spectral simulations were performed using SpectroLink
(formerly tdlas-mcp, https://github.com/LKF0402/tdlas-mcp, GPLv3).底层数据：HAPI (Kochanov et al., JQSRT 2016, 10.1016/j.jqsrt.2016.03.005) · HITRAN2024 (Gordon et al., JQSRT 2026, 10.1016/j.jqsrt.2026.109807)
学术诚信：输出为理论仿真，仅用于研究参考、方法验证与系统选型。严禁将仿真结果冒充实验测量写入论文或用于产品认证；论文中使用须标注"理论仿真"并按上节致谢。
版权：个人独立原创，GPLv3 开源。✅ 个人/学术/教学/二次开发、商业内部研究评估；❌ 闭源出售、去除版权声明后换壳抄袭、把仿真结果当实验数据宣传。衍生作品须同样开源并保留原始版权声明。
支持作者：Star、转发或引用，是对个人开发者最直接的支持。
GPLv3 — 详见 LICENSE
This server cannot be deployed
Chemistry, pharma and biotech tools for AI assistants: NMR, MS, IR and UV analysis, ADMET and ICH M7, stability (ICH Q1), HPLC methods, DoE, docking, retrosynthesis, biologics. Deterministic results you can check. Built in Leipzig, Germany.
AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.
Create RF signal projects from prompts, inspect graphs, and export IQ data.
Turn any LLM into your lab assistant: search samples, track experiments, analyze data with AI.
