pybme-mcp
pybme-mcp
Сервер Model Context Protocol (MCP), который является оберткой для pyBME, позволяя агентам LLM выполнять геостатистический анализ методом байесовской максимальной энтропии (BME) с помощью естественного языка, а не кода.
Что он делает
Сервер предоставляет 7 инструментов, 6 ресурсов и 4 подсказки (prompts), которые формируют конвейер рассуждений о неопределенности:
ingest_external_scenario_evidence → inspect_modeling_context
→ fit_uncertainty_model → run_uncertainty_update
→ explain_uncertainty_drivers
→ compare_operator_approaches
→ design_next_observation_or_scenarioИнструменты
Инструмент | Назначение |
| Импорт жестких/мягких наблюдений и топологии сети |
| Определение типа задачи и рекомендации семейств моделей |
| Подбор моделей пространственной или сетевой ковариации с перекрестной проверкой |
| Запуск прогнозирования BME для целевых точек оценки |
| Определение факторов, влияющих на неопределенность в конкретных местах |
| Сравнение евклидовых, графовых и физически обоснованных операторов |
| Ранжирование вариантов размещения датчиков по снижению дисперсии |
Поддерживаемые семейства моделей
spatial — Евклидова ковариация (экспоненциальная, гауссова, сферическая и т. д.)
space_time — Разделимая пространственно-временная ковариация
graph_laplacian — Ядро графовой диффузии на топологии сети
physics_informed_network — Физически согласованная сетевая ковариация
spectral_hodge — Спектральное разложение Ходжа для сетей потоков
Related MCP server: groundstation
Установка
Сначала установите pyBME (пока отсутствует в PyPI):
pip install git+https://github.com/wiesnerfriedman/pybme.gitЗатем установите сервер MCP:
pip install git+https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.gitИли из локального клона:
git clone https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.git
cd pybme-mcp
pip install -e ".[dev]"Конфигурация
Claude Desktop
Добавьте в claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"pybme": {
"command": "pybme-mcp"
}
}
}VS Code (Copilot)
Добавьте в .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"pybme": {
"type": "stdio",
"command": "pybme-mcp"
}
}
}Использование
После настройки задавайте своему агенту вопросы, например:
"Подбери модель неопределенности для моих наблюдений PM2.5"
"Запусти BME-обновление с учетом сети для этой ливневой канализации"
"Сравни евклидовы операторы с операторами графового лапласиана"
"Где мне разместить следующий датчик, чтобы максимально снизить неопределенность?"
См. examples/mcp_agent_demo.ipynb для пошагового руководства по всей цепочке инструментов.
Разработка
git clone https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.git
cd pybme-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytestСтруктура
pybme-mcp/
├── docs/
│ ├── pybme-openswmm-integration.md
│ └── v1-mcp-spec.md
├── examples/
│ └── mcp_agent_demo.ipynb
├── pyproject.toml
├── src/pybme_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── registry.py
│ ├── schemas.py
│ ├── serialisation.py
│ ├── server.py
│ └── services/
│ ├── catalog.py
│ ├── comparison.py
│ ├── context.py
│ ├── explanation.py
│ ├── fitting.py
│ ├── hodge.py
│ ├── ingest.py
│ ├── scenario_design.py
│ └── update.py
└── tests/
├── conftest.py
├── test_ingest.py
└── test_integration.pyЛицензия
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Verifiable Earth ground truth for AI agents: water, hazard, ground stability, resource, with proof.
Deterministic reasoning stack for AI agents: simulate, decide & compute, plus cross-domain tools.
Agent-to-agent reasoning-as-a-service: chain-of-thought, analysis, and decision support.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables natural language interaction with the DSSAT crop model for simulation, calibration, and sensitivity analysis through LLM agents.1MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to query Earth observation data, satellite imagery, active fires, and weather via natural language, returning interactive maps and briefs.12MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI agents to perform spatial analysis in ArcGIS Pro using natural language by exposing all ArcGIS Pro toolboxes as MCP tools.9MIT

MapSmithofficial
AlicenseAqualityAmaintenanceEnables AI agents to perform professional-grade geoprocessing tasks such as buffers, overlays, reprojections, and terrain analysis with deterministic tools and verifiable provenance.29396 PyPI2AGPL 3.0