Auto-LAMMPS MCP

在 Codex 或 DeepSeek Harness 中，用自然语言完成材料模拟研究。

Agent /ˈeɪdʒənt/（智能体）直接编写 LAMMPS、Python 脚本，读取日志并修正；Auto-LAMMPS 负责项目保存、超算执行、后台监视、分析和成果交接。

当前使用环境：macOS · Codex / 官方 DeepSeek Harness（DSH）· Slurm 超算。

复制安装提示词 · 开始第一项研究 · 查看后台进展 · 版本与进度 · 文档导航

从这里开始

1. 打开 Codex 或官方 DSH，进入能访问本机文件、执行命令的工作对话。

2. 复制下方完整安装提示词，粘贴到对话中。Agent 会读取给 Agent 的安装指南，识别环境并推进安装。

3. 按引导选择研究目录、已有超算连接和计算环境。安装完成后，选择新建研究、继续项目或分析结果。

安装会复用平台已有的模型设置。新电脑先登录所选 Agent 平台；需要提交计算时，配置自己的 Slurm 账号、远端工作目录和 LAMMPS 环境。已有结构、势函数或结果目录可以直接提供给 Agent。

Related MCP server: Protein Design MCP Server

复制给 Agent 的安装提示词

点击下面代码块右上角的复制按钮。这是项目固定安装提示词；后续会话继续使用同一个入口。

请帮我安装和配置 Auto-LAMMPS，让我可以直接在当前对话中提出材料模拟需求，由你调用软件完成计算、监视、分析和结果展示。

项目仓库：https://github.com/XPYY233/auto-lammps-mcp

请先读取仓库首页指向的“给 Agent 的安装指南”，按发布版本对应的说明完成以下工作。

1. 判断当前环境
识别操作系统、当前 Agent 平台，以及你是否能够执行本机命令、安装插件和调用 MCP。
能安装插件时，优先安装包含工作指南和工具配置的插件。
有本机执行能力时，完成本地安装。已经接入服务时，先检查已有连接。
需要我切换会话或操作平台设置时，告诉我具体打开哪里、填写什么，并保存接续信息。

2. 检查已有安装
检查软件版本、真实安装位置、后台服务和平台连接。
区分尚未安装、命令路径未生效、版本需要更新和执行权限不足，分别处理。
复用已有可用安装，保留研究数据和其他软件配置。

3. 完成安装与平台接入
安装当前发布版本、科研工作指南、命令行、MCP 连接和持久后台。
使用安装器返回的真实路径继续工作。
安装后运行环境检查，并从当前 Agent 会话实际调用软件工具，确认我已经可以在这里使用它。

4. 引导我完成基本配置
先发现已有配置，再集中询问仍然缺少的内容：研究项目保存位置；超算连接、账号和计算队列；远端工作目录和已有 LAMMPS 环境；任务资源设置；后台自动接续和通知偏好。
提供推荐值，并用简短中文解释用途。已有配置让我直接选择；密码、密钥和验证码通过本机凭据入口或登录窗口填写。

5. 验证后台与恢复
检查后台服务、任务保存、通知和后台 Codex 接续能力。
保存配置进度，让我关闭对话后能够继续。
需要重新打开会话时，给我一句可以直接复制的接续提示词。

6. 带我完成第一次使用
配置完成后展示实际配置摘要，让我选择：新建研究、继续已有项目、分析已有结果。
如果我选择首次计算验证，先展示计算内容和资源设置。我说“开始”后，完成提交、进度反馈、数据回收、图表和结果文件。

7. 出错时继续处理
根据当前版本的帮助和检查结果定位问题。
告诉我已经完成什么、卡在哪里、下一步是什么。
保留有效配置和已有成果，从失败处恢复。

整个过程使用简短中文。每完成一个阶段告诉我结果；需要我操作时，一次只给当前必需的步骤。
完成后告诉我如何开始任务、查看进度、暂停或停止、查看结果，以及换一个对话继续研究。

安装后，Agent 应分别告诉你：实际软件版本、当前对话连接、研究目录、超算连接、计算环境、后台接续状态，以及下一步。 连接核验会在当前对话中真实调用工具。

安装中断时，在新对话里说：

继续配置 Auto-LAMMPS，从上次已经完成的步骤接着做。

第一次研究怎么开始

Agent 会整理研究目标、固定条件和成果清单，先查已有资源，再编写原生脚本。首次计算会展示实际内容和资源设置；你说“开始”后提交到超算。

研究过程中，你可以继续这样操作：

结果通过当前平台的文件预览以及 OVITO 等科研工具打开。原生脚本、结构和数据保存在普通目录中，可以继续编辑和分析。完整用户指南 →

后台如何继续工作

flowchart TD
    U["你：描述需求、查看进度、提出修改"] <--> A["Codex / DSH 中的 Agent"]
    A <--> M["Auto-LAMMPS MCP：原生文件与科研工具"]
    M <--> S["持久任务服务：记录、队列、监视、恢复"]
    S <--> H["Slurm 超算：提交、计算、日志与回收"]
    S <--> R["分析与交付：数据、图表、结构和成果包"]
    S <--> B["后台 Codex：读取证据、诊断与接续"]

后台保存任务进度，按集群合并查询作业，跟进日志和输出变化。需要判断时启动后台 Codex，已经确定的上传、回收、分析和导出由队列推进。

• 关闭聊天： 电脑在线且后台服务运行时，任务继续监视与处理；重要阶段、异常和需要决定的事项通过已配置的通知提醒。

• 电脑休眠或断网： 已提交的远端作业继续；本机恢复后先核对实际状态，再接续工作。

• 暂时不自动处理： 说“这项研究先由当前对话处理，暂停后续后台自动接续”。

• 回到项目： 说“查看未读进展”，或使用下面的接续句。

进展会围绕以下内容展示：

任务名称｜已完成内容｜当前阶段｜最近证据时间｜下一步｜需要决定的事项

在同一台电脑的新 Codex 或 DSH 对话中说：

使用 Auto-LAMMPS，继续我最近的 Ni 研究，先告诉我完成了什么、现在到哪里、还有什么没交付。

跨电脑时，先在新电脑使用上面的固定提示词完成安装，再导入研究成果包；完整环境迁移使用备份与恢复流程。后台工作与恢复说明 →

复用已有资源与官方命令说明

已有势函数、作者项目、脚本和已验证运行环境可以登记到研究资源库。Agent 先按材料与计算方法查找，再核对来源、版本、元素映射和实际文件。

接入我已有的资源库，先找 Ni 势函数和对应的 LAMMPS 代码用法，核对已有文件后复用。

当前源码还提供按引擎版本读取、缓存官方命令说明的工具。脚本生成与修正时可读取命令格式、示例和限制；提交准备会检查输入快照中的已知错误。资源检索会区分已有文件和待获取的索引条目。资源与命令使用方法 →

当前版本与进度

固定安装提示词默认选择发布包；Agent 使用同一发布标签下的指南和安装器。选择当前源码时，记录固定提交及对应验证结果。发布包和当前源码的具体记录见交付进度、验证记录与验收指标。

手动安装与维护

准备可用的 Git 与 Python。安装器优先通过 uv 创建 Python 3.13 环境；不使用 uv 时，需要 Python 3.12 或更新版本。

在一个新的代码目录中获取固定发布版本：

git clone https://github.com/XPYY233/auto-lammps-mcp.git
cd auto-lammps-mcp
git checkout --detach v0.1.0-alpha.7

接入 Codex：

python3 scripts/install.py --source . --host codex

接入官方 DSH，把示例路径替换为自己的 Harness 安装目录或 dsh 程序路径：

python3 scripts/install.py --source . --host dsh \
  --dsh-runtime /absolute/path/to/deepseek-harness --dsh-profile web

安装器返回实际命令路径、平台配置、已完成步骤和接续入口。按回执重新加载对话中的工具，然后让 Agent 调用 MCP doctor 与 task_list，核对当前连接和原任务。

发布页同时提供 wheel、安装器和校验摘要，详见给 Agent 的安装指南。

更新与回退： 让 Agent 读取已有安装回执，选择固定版本并保留研究数据；需要回退时恢复上一个版本并核对原任务。操作说明 →

备份与迁移： 保存数据库、项目、快照及交接记录；新电脑恢复后先核对原作业，再接续执行。操作说明 →

卸载： 停止本项目后台、移除本项目 MCP 连接和 skill，再选择保留或迁移研究目录。操作说明 →

文档导航

参与开发

从明确的用户任务开始，通过 Issue、独立分支、PR 和自动检查完成修改。MCP 与 alm call 连接同一任务服务；alm help 提供当前版本的工具参数。

uv venv --python 3.13
uv pip install -r requirements.lock.txt
uv pip install -e .
.venv/bin/pytest -q
.venv/bin/python scripts/check_public_tree.py
.venv/bin/python scripts/render_review_traceability.py --check

项目采用 Apache-2.0。第三方资源按各自来源和许可使用，参见资产来源记录。