Proyecto Materiales MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñado para interactuar con bases de datos de materiales a través de la API OPTIMADE, con especial atención al conjunto de datos GNoME (Redes de Grafos para la Exploración de Materiales) de Google DeepMind. Este proyecto sirve de puente entre la API OPTIMADE y las aplicaciones de ciencia de materiales, permitiendo el acceso y la manipulación eficientes de datos de estructura cristalina.

Descripción general

El Proyecto MCP de Materiales implementa un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que:

• Interfaces con la API OPTIMADE para acceder a bases de datos de materiales

• Proporciona acceso especializado al conjunto de datos GNoME, que contiene millones de estructuras cristalinas estables previstas

• Permite la consulta y recuperación eficiente de estructuras cristalinas y sus propiedades.

• Admite formatos de intercambio de datos estandarizados para aplicaciones de ciencia de materiales.

Related MCP server: MOF Tools MCP Server

Características

• Integración de API de OPTIMADE para el acceso a bases de datos de materiales estandarizados

• Integración del conjunto de datos GNoME para acceder a estructuras cristalinas estables predichas

• Puntos finales de API RESTful para consultas de estructura cristalina

• Compatibilidad con formatos de datos comunes de ciencia de materiales

• Mecanismos eficientes de almacenamiento en caché y recuperación de datos

• Compatibilidad con lenguajes de consulta estandarizados

Configuración

1. Asegúrese de tener instalado Python 3.10 o superior

2. Crear un entorno virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Unix/macOS

3. Instalar dependencias usando Poetry:

   pip install poetry
   poetry install

Estructura del proyecto

• materials_mcp/ - Directorio principal del paquete

  • api/ - Integración de API de OPTIMADE

  • gnome/ - Funcionalidad específica del conjunto de datos de GNoME

  • models/ - Modelos de datos y esquemas

  • server/ - Implementación del servidor MCP

• tests/ - Directorio de pruebas

• pyproject.toml - Configuración y dependencias del proyecto

• README.md - Este archivo

Dependencias

• Python >=3.10

• optimade >=1.2.4 - Para la integración de la API OPTIMADE

• Se agregarán dependencias adicionales según sea necesario para:

  • FastAPI/Flask para el servidor web

  • Integración de bases de datos

  • Procesamiento y análisis de datos

  • Pruebas y documentación

Uso

[Se agregarán ejemplos de uso a medida que se desarrolle el proyecto]

Contribuyendo

[Se añadirán pautas de contribución]

Licencia

[Se agregará información sobre la licencia]

Expresiones de gratitud

• Google DeepMind para el conjunto de datos GNoME

• Consorcio OPTIMADE para la especificación API

• [Se añadirán otros agradecimientos]