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LKF0402

tdlas-mcp

by LKF0402
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Python

📖 概述

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⁻¹

Related MCP server: ANSYS MCP Server

🏗️ 架构（monorepo）

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，pip install -e ./spectrolink_core）

server-tdlas

TDLAS-DA / TDLAS-WMS 独立 MCP 服务器（工具 t_*）

server-lites

LITES 独立 MCP 服务器（工具 l_*）

server-ndir

NDIR（非分散红外）独立 MCP 服务器（工具 t_ndir_*）

server-crds

CRDS（腔衰荡）独立 MCP 服务器（工具 t_crds_*）

server-ftir

FTIR（傅里叶变换红外）独立 MCP 服务器（工具 t_ftir_*）

server-doas

DOAS（差分吸收光谱）独立 MCP 服务器（工具 t_doas_*）

  • 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。

✨ 核心特性

  • 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。

📊 效果展示

WMS demo

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）

交互工作流

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

技术适配矩阵

🚀 快速上手

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 不是可选项

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。

🔧 工具列表

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）；n_repeats>0 给出不确定度

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。

LITES 工具（server-lites）

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）

新技术工具（server-ndir / server-crds / server-ftir / server-doas）

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

🌐 远程部署

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

文档

内容

TECHNICAL.md

物理原理、算法实现、参数表、已知近似（含 §8 多技术 server 章节）

docs/VALIDATION.md

可信度分层、校验判据口径、已知局限

docs/ADAPTATION_MATRIX.md

多技术适配矩阵与接入流程

SKILL.md

AI 交互规范与工具使用协议

spectrolink_core/README.md

共用物理内核说明

server-tdlas/tools/tdlas_fidelity.py

保真度登记表：单一真源 + 离线审计

CHANGELOG.md

版本更新记录

📝 引用

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)

⚠️ 声明

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。

📄 许可证

GPLv3 — 详见 LICENSE

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

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