Skip to main content
Glama
nesar

bbn-mcp-server

by nesar

bbn-mcp-server

MCP-сервер, предоставляющий научные инструменты — первичный нуклеосинтез (Big Bang Nucleosynthesis), физику частиц первых трёх минут Вселенной — любому LLM-агенту. Построен по той же схеме, что и spectra-mcp-server и gaia-mcp-server; мультиагентный клиент в multiagent-client-demo управляет любым из этих серверов без изменений.

Наука

В промежутке от одной секунды до нескольких минут после Большого взрыва расширяющаяся Вселенная работала как ядерный реактор. Его результат — первичные содержания гелия-4, дейтерия, гелия-3 и лития-7 — измерим и сегодня, и он зависит ровно от трёх величин, которыми агент может управлять:

  • плотность барионов Ω_b h² (сколько обычной материи существует),

  • дополнительные релятивистские частицы ΔN_eff (любая лёгкая частица помимо трёх нейтрино Стандартной модели — тёмное излучение, стерильные состояния, аксионы — ускоряет расширение и меняет выходы),

  • время жизни нейтрона τ_n (которое задаёт отношение нейтронов к протонам при слабом вымораживании — и лабораторные измерения которого сейчас расходятся на ~10 с, загадка «бутылка против пучка»).

Первичные содержания в зависимости от плотности барионов

Здесь есть все классические сюжеты: содержания и CMB согласуются по плотности барионов Вселенной (конкорданс), гелий считает лёгкие степени свободы при t ~ 1 с, а панель лития-7 демонстрирует знаменитую нерешённую проблему — предсказание в ~3 раза превышает наблюдаемое плато Спайта.

Все вычисления выполняются на PRyMordial (Burns, Tait & Valli, EPJC 84 (2024) 86), общедоступном Python-коде для точного BBN в рамках Стандартной модели и за её пределами. PRyMordial распространяется под лицензией GPL-3.0 и отсутствует на PyPI, поэтому он не включён в репозиторий — скрипт установки загружает зафиксированную копию в extern/ (исключённую из git).

Related MCP server: sre-toolkit-mcp

Инструменты

инструмент

что он делает

describe_bbn_inputs()

параметры, измеренные содержания, ссылки, классические вопросы — вызывайте его первым

compute_abundances(omega_b_h2, delta_neff, tau_n_s)

один полный прогон 63 реакций: N_eff, Yp, D/H, ³He/H, ⁷Li/H, каждая со своим отклонением (σ) от наблюдений

scan_baryon_density(output_dir, ...)

содержания vs Ω_b h² → CSV (расчёт графика Шрамма)

plot_abundance_curves(scan_file, output_dir)

Yp, D/H, ⁷Li/H vs Ω_b h² с наблюдаемыми полосами + плотность барионов CMB

scan_neff(output_dir, ...)

содержания vs ΔN_eff (каждая точка заново решает термическую историю) → CSV

plot_neff_impact(scan_file, output_dir)

как тёмное излучение сдвигает Yp и D/H — BBN как счётчик частиц

scan_neutron_lifetime(output_dir, ...)

Yp и D/H vs τ_n → CSV

plot_neutron_lifetime_impact(scan_file, output_dir)

Yp(τ_n) против наблюдаемой полосы гелия и расходящихся измерений «бутылка/пучок»

fit_baryon_density(scan_file, observables)

χ²-подгонка: предпочтительное BBN значение Ω_b h² ± 1σ, сравнение с Planck — тест конкорданса одним числом

Предсказания несут систематику ядерных скоростей (компиляция PRIMAT, стандартная для PRyMordial) в квадратуре с ошибками измерений — одна только скорость d(p,γ)³He сдвигает D/H на несколько процентов, что является реальной, живой дискуссией в этой области, а не ошибкой.

Две конвенции, которые стоит перенести в любой научный MCP-сервер:

  1. Каждый инструмент возвращает {status, files, message, metadata} (ArtifactResult).

  2. Массивы передаются между инструментами как пути к файлам, никогда через контекстное окно агента.

Установка

conda create -n bbn-tutorial python=3.12 -y
conda activate bbn-tutorial
pip install -e ".[dev]"
python scripts/setup_prymordial.py   # fetches PRyMordial + precomputes tables (~1 min)
pytest

Скрипт установки клонирует зафиксированный коммит PRyMordial в extern/PRyMordial (переопределяется переменной окружения PRYM_DIR) и выполняет одно вычисление Стандартной модели с включёнными флагами сохранения, чтобы терминальный фон и слабые скорости были кэшированы — это делает сканирование параметров в ~6 раз быстрее и позволяет серверу работать без прав записи в рабочую копию.

Уже есть окружение spectra-tutorial от других серверов? Вы можете переиспользовать его: pip install numba numdifftools, запустите скрипт установки, а затем всегда запускайте этот сервер (и pytest) из корневого каталога этого репозитория — все учебные серверы экспортируют пакеты с именами tools и mcp_server, поэтому не устанавливайте несколько из них в одно окружение через pip install -e; запуск из корня репозитория гарантирует, что локальные пакеты будут иметь приоритет.

Запуск сервера

python -m mcp_server --transport streamable-http --port 8003

Клиенты подключаются к http://127.0.0.1:8003/mcp. Порт 8003 по соглашению, чтобы этот сервер мог работать вместе со spectra (8000), gaia (8001) и lattice (8002). Остановка — Ctrl+C.

Чтобы использовать этот сервер из Claude Code, настольного приложения Claude, Codex, Cursor или любого другого MCP-клиента, см. docs/mcp-clients.md — включённый в репозиторий .mcp.json уже подключает его к Claude Code.

Вопросы, которые можно задать агенту

«Правильно ли предсказывает плотность барионов, измеренная Planck в CMB, содержание дейтерия, которое мы наблюдаем в спектрах квазаров? Просканируйте плотность барионов, подгоните её по содержаниям и дайте мне вердикт в сигмах.»

«Если бы в ранней Вселенной был один дополнительный вид нейтрино, что бы произошло с первичным гелием, и допускается ли это данными?»

Первый вопрос становится настоящим двухсерверным вопросом, когда этот сервер размещён рядом с CMB-способным (вычислите там затухающий хвост, здесь — дейтерий).

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables astronomy research by orchestrating specialized agents to access astronomical data tools (DESI, LSST, etc.) and perform analysis, simulations, and literature review.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables LLM agents to perform SRE reliability calculations like error budgets and burn rates using deterministic tools, integrating with Prometheus and Loki for real data.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Exposes SwarmLabs physics-informed scientific experiment predictions as MCP tools, enabling agents to run predictions, list engines, and perform parameter sweeps with honesty-first uncertainty reporting.
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Precision math engine for AI agents. 203 exact methods. Zero hallucination.

  • 60+ units, live FX, timezones, and date arithmetic for AI agents.

  • Deterministic reasoning stack for AI agents: simulate, decide & compute, plus cross-domain tools.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/nesar/bbn-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server