Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
nesar

lattice-mcp-server

by nesar
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Local

lattice-mcp-server

Un servidor MCP que expone herramientas científicas — la termodinámica de la materia caliente fuertemente interactuante a partir de la QCD en celosía — a cualquier agente LLM. Construido siguiendo el mismo patrón que spectra-mcp-server y gaia-mcp-server; el cliente multiagente de multiagent-client-demo maneja cualquiera de estos servidores sin cambios.

La ciencia

Calienta la materia nuclear por encima de unos 156 MeV (~2 × 10¹² K) y los hadrones se disuelven en un plasma de quarks y gluones. Esto no es especulación: es un resultado de primeros principios de la QCD en celosía, se recrea en la Tierra en colisiones de iones pesados en el RHIC y el LHC, y el propio universo se enfrió a través de esta transición unos 10 μs después del Big Bang. Las herramientas aquí presentes calculan las dos descripciones que se encuentran en el crossover:

  • la ecuación de estado de la materia de QCD — la parametrización publicada de los resultados de celosía extrapolados al continuo con (2+1) sabores (Bazavov et al., colaboración HotQCD, PRD 90, 094503 (2014)),

  • el gas de resonancias hadrónicas (HRG) — un gas no interactuante de ~1200 hadrones y resonancias (lista QMHRG2020), la descripción de la fase confinada que debe fallar una vez que los quarks se liberan.

Donde las curvas discontinuas del HRG se separan de las curvas de celosía es el desconfinamiento:

Ecuación de estado de la QCD frente al gas de resonancias hadrónicas

Todo se calcula con el LatticeQCD AnalysisToolbox (pip install latqcdtools), el paquete de análisis público de la colaboración HotQCD. La lista de hadrones incluida en data/ proviene de ese repositorio (licencia MIT).

Related MCP server: SLD MCP Server

Herramientas

herramienta

qué hace

describe_qcd_thermodynamics()

contexto físico, rangos de validez, referencias — llámala primero

compute_qcd_eos(output_dir, ...)

EoS de celosía: p/T⁴, ε/T⁴, s/T³, anomalía de la traza, c_s² en una malla de T → CSV

compute_hrg_thermodynamics(output_dir, ...)

las mismas columnas a partir del gas de resonancias hadrónicas → CSV

plot_eos(eos_file, output_dir, hrg_file=None)

la figura clásica de ε/T⁴, 3p/T⁴, (3/4)s/T³, banda de crossover, límite de gas ideal, superposición opcional del HRG

plot_speed_of_sound(eos_file, output_dir, ...)

c_s²(T) con el punto más blando + paneles de anomalía de la traza

compute_charge_cumulants(output_dir, ...)

susceptibilidades de número bariónico del HRG χ₂ᴮ, χ₄ᴮ (observables de fluctuación en iones pesados) → CSV

plot_charge_cumulants(cumulants_file, output_dir)

χₙᴮ(T) y el cociente de curtosis χ₄ᴮ/χ₂ᴮ frente a la expectativa del gas de hadrones

compute_running_coupling(output_dir, ...)

α_s(μ) a 2 bucles: libertad asintótica → CSV + PNG

Dos convenciones que merece la pena copiar en cualquier servidor MCP científico:

  1. Cada herramienta devuelve {status, files, message, metadata} (ArtifactResult).

  2. Los arrays se mueven entre herramientas como rutas de archivo, nunca a través de la ventana de contexto del agente.

Instalación

conda create -n lattice-tutorial python=3.12 -y
conda activate lattice-tutorial
pip install -e ".[dev]"
pytest

¿Ya tienes el entorno spectra-tutorial de los otros servidores? Puedes reutilizarlo: pip install latqcdtools y, a continuación, lanza siempre este servidor (y pytest) desde el directorio raíz de este repositorio — todos los servidores del tutorial exportan paquetes llamados tools y mcp_server, así que no hagas pip install -e de varios de ellos en un mismo entorno; ejecutar desde la raíz del repositorio hace que los paquetes locales tengan prioridad.

Ejecutar el servidor

python -m mcp_server --transport streamable-http --port 8002

Los clientes se conectan a http://127.0.0.1:8002/mcp. El puerto 8002 por convención, para que este servidor pueda ejecutarse junto a spectra (8000), gaia (8001) y bbn (8003). Detén con Ctrl+C.

Para usar este servidor desde Claude Code, la aplicación de escritorio de Claude, Codex, Cursor o cualquier otro cliente MCP, consulta docs/mcp-clients.md — un .mcp.json incluido en el repositorio ya lo integra en Claude Code.

Una pregunta para hacer a un agente

"¿A qué temperatura se funde la materia hadrónica? Calcula la ecuación de estado de la QCD en celosía y el gas de resonancias hadrónicas, superponlos y dime dónde y por qué difieren."

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

ActivitySlowing
ResponsivenessUnresponsive

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • SLD MCP Server

    HEP-KE
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI agents to analyze the polarized SLD e+e- collision dataset through agent-callable tools for data inspection, hadronic event selection, leptonic asymmetry measurements, and electroweak physics plotting (A_LR extraction, event shapes, weak-mixing angles).
    -

  • bbn-mcp-server

    nesar
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Exposes Big Bang Nucleosynthesis computation and analysis tools to LLM agents, enabling them to scan parameters like baryon density, extra relativistic species, and neutron lifetime, and to fit abundances against observations.
    -

  • hydroemu-mcp-server

    nesar-ai-assistant
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Exposes HACC cosmological hydrodynamic simulation emulators (GSMF, HMF, cluster profiles, P(k) suppression) as MCP tools, allowing LLM agents to predict observables and generate comparison plots.
    1
    MIT