cst-sim-agent

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CST Studio Suite를 MCP를 통해 대화형 전자기 시뮬레이션 어시스턴트로 만들어 주는 Claude Code 플러그인입니다.

AI for Science(AI4S)는 AI를 '대화'에서 '실제 연구와 엔지니어링 수행'으로 밀어 올리고 있습니다.

전자기 시뮬레이션의 진짜 병목은 바로 이것입니다. 에이전트가 CST 같은 전문 소프트웨어를 조작해야 하는데, 원활하게 통신할 수 없다는 점입니다. 실제로 연결에 성공해도 올바른 VBA 메서드 이름이나 CST에 맞는 Python 관용구를 알지 못합니다. 범용 LLM은 CST를 조작하는 법을 학습한 적이 없습니다. 즉 코드를 직접 작성하면 존재하지 않는 유령 메서드를 만들어 내고, (10091) 오류 하나가 몇 시간을 낭비하게 만들 수 있습니다.

cst-sim-agent는 3개 층 설계로 이 문제를 해결합니다. MCP 도구 모음은 자연어로 모델링 → 재질 지정 → 포트 설정 → 해석 → 결과 읽기까지 진행하게 합니다. 내장 도메인 지식 베이스(8개 도메인의 VBA 문법 라이브러리, 공식 예제 158개, 함점 체크리스트)는 에이전트가 찾아서 직접 사용할 수 있게 해 줍니다. 응용 도메인을 바꿀 때 인간 엔지니어가 기술 문서를 다시 읽거나 인터페이스 설정을 재학습하거나 물리까지 다시 익힐 필요가 없어집니다. 제약 후크들은 VBA를 작성하기 전에 문법 사전을 확인하고 실행한 뒤 CST 메시지 창을 확인하도록 하여, 환각(hallucination)과 조용한 실패를 막습니다. 종단 간 검증 실무에서 이 장치는 2일 만에 20개에 가까운 다중 방식 시뮬레이션 프로젝트(모델링, 방식 전환, 파라미터 비교)를 완료했으며, 같은 작업은 순수 수동 워크플로우였다면 몇 주가 걸렸을 것입니다. 더 중요한 점은 이 장치가 사용에 따라 계속 스스로 진화한다는 것입니다. 매번 부딪힌 함정과 검증된 경험 하나가 마무리 시점에 지식 베이스로 되돌아와 '사용 → 축적 → 재사용' 루프를 이룹니다. 쓸수록 똑똑해지고 비슷한 작업이 점점 더 매끄러워집니다.

우리의 비전은 AI for Science를 엔지니어와 연구자의 시뮬레이션 데스크로 가져오는 것입니다. 엔지니어를 대체하려는 것이 아니라, 물리 시뮬레이션을 통해 인류의 과학 수행 능력을 확장하려는 것입니다. 즉, 반복적이고 기계적인 작업과 도메인을 가로진 러닝은 에이전트에게 맡기고, 전자기 설계와 물리적 판단에는 인간이 남아 있으며, 인간 엔지니어를 그런 부담에서 자유롭게 합니다.

기능

Related MCP server: CST Studio Orchestrator MCP

성숙도 및 검증

이 플러그인은 여러 CST 자동화 엔지니어링 프로젝트에서 나왔으며, 내부적으로 여러 라운드에 걸쳐 반복했고, 최초 공개 배포 이전에 독립적으로 검증하는 수용 테스트를 통과했습니다. 검증된 범위: 설치 및 후크, 실시간 CST 인스턴스에 연결, 공식 패치 안테나 튜처럼 순 종단 간 실행, 지식 베이스 및 잔여 검토. 아직 완전히 검증되지 않은 범위: 여러 버전의 CST 호환성, 더 복잡한 모델, 더 많은 도구 조합. 이 부분은 커뮤니티 개발자들의 함께 검증이 필요합니다.

종단 간 공식 예제(원형 패치 안테나, 2–3 GHz)를 실행한 결과: S11 공진이 2.40 GHz에서 발생하여 CST 공식 튜처럼 참조 값(≈2.4 GHz)과 일치했습니다. 검증 리포트를 참조하세요.

기술 선택과 설계 결정(VBA 채널을 주로 쓰고 공식 API를 보조로 사용)에 대한 설명은 아키텍처 문서에 있습니다.

전제 조건

• Windows(CST의 COM 인터페이스는 Windows에만 존재)

• CST Studio Suite 2024/2025/2026(2026 권장. 그보다 오래된 버전은 동작할 가능성이 있지만 개별적으로 검증되지는 않음)

• Python 3.10+(공식 Python 설치에 포함되는 Windows py 런처 포함. MCP 서버는 py -3으로 기동되며 python이 PATH에 없어도 동작)

• Python 의존성: pip install -r requirements.txt (mcp, pywin32)

CST 공식 Python 라이브러리 경로 결정(src/controller.py, src/connection.py):

1. 먼저 환경 변수 **CST_INSTALL_DIR**을 읽는다(CST 설치 루트를 가리킴, 예: C:\Program Files\CST Studio Suite 2026)

2. 기본적으로 일반적인 설치 위치(C:\Program Files\CST Studio Suite 202x 등)를 자동 검출

가장 확실한 경로 해석을 위해 CST_INSTALL_DIR 환경 변수를 설정하는 것을 권장합니다.

설치

# Option 1: install from the GitHub marketplace (available after publishing to GitHub)
claude plugin marketplace add https://github.com/<your-name>/cst-sim-agent
claude plugin install cst-sim-agent@cst-sim-agent

# Option 2: install from a local directory (development / offline)
claude plugin marketplace add /path/to/cst-sim-agent
claude plugin install cst-sim-agent@cst-sim-agent

설치 후 Claude Code를 재시작하고 /plugins을 통해 플러그인이 로드되었는지 확인하세요. 그러면 대화에서 바로 cst_* 도구를 호출할 수 있습니다.

플러그인 루트에는 자체 .claude-plugin/marketplace.json이 포함되어 있으며 자체로 마켓플레이스(source=./)입니다. directory 유형 마켓플레이스는 복사하지 않고 그 자리에서 로드됩니다.

후크 메커니즘(필요시 주입)

플러그인은 hooks/에 4가지 후크를 선언하며, 세션에서 실제로 cst_* 도구가 호출될 때만 안내를 주입합니다.

모든 후크는 알림만 할 뿐 차단하지 않습니다(permissionDecision을 반환하지 않습니다).

자기 진화: 쓸수록 똑똑해집니다

내장 지식 베이스는 초기 지식인 동시에 경험 축적 통입니다.

• 사용: 에이전트는 각 시뮬레이션에서 모델링, 해석, 결과 분석을 수행합니다.

• 축적: 세션 마무리 시 stop_check 후크가 이번 세션에서 겪은 함정과 검증된 결론을 references/(함점 체크리스트, VBA 문법 실화, 경험 매뉴얼)에 기록하도록 안내합니다.

• 재사용: 다음에 유사한 문제가 나타나면 pre_vba/post_vba 후크가 먼저 라이브러리를 참조하도록 안내합니다, 같은 함정에 다시 빠지지 않게 합니다.

이렇게 하여 '사용 → 축적 → 재사용'이라는 자기 진화 루프가 만들어집니다. 플러그인은 사용됨에 따라 도메인 경험을 계속 쌓고, 유사한 작업이 점점 매끄럽게 실행됩니다. 지식 베이스는 사용자의 통제 아래 있습니다(skills/cst-expert/references/) — 무엇을 축적하고 무엇을 유지할지는 전적으로 사용자가 결정합니다.

스킬 지식 베이스

skills/cst-expert/references/ 안에 플러그인과 함께 제공:

• vba-rules.md — VBA를 다룰 때 지켜야 할 네 가지 철칙, 코드 주석 규칙, MCP 문제 해결

• official-docs.md — 공식 문서 지도와 검색 테크닉

• case-study-flow.md — 공식 예제로 깊이 있게 배우는 워크플로

• common-pitfalls.md — 밟기 쉬운 함정 체크리스트(포트 / 메시 / 솔버 / API)

• best-practices-template.md — 경험을 추가하기 위한 빈 템플릿(내용 채울 수 있는)

• knowledge/ — VBA 문법 라이브러리(8개 도메인), 공식 예제 인덱스 158개, 심화 분석 35개, 경험 매뉴얼

디렉터리 구조

cst-sim-agent/
├── .claude-plugin/plugin.json   # plugin manifest
├── .mcp.json                    # MCP server definition (cst-sim)
├── src/                         # MCP server implementation
│   ├── server.py                # tool registration (FastMCP)
│   ├── controller.py            # unified controller (facade)
│   ├── connection.py            # CST process/project lifecycle
│   ├── dezip.py                 # CST DE-ZIP container parser
│   ├── popup_utils.py           # popup detect/dismiss
│   ├── popup_watchdog.py        # popup watchdog
│   └── version_manager.py       # checkpoint versioning
├── hooks/                       # constraint mechanization hooks
├── skills/cst-expert/           # domain-knowledge skill
└── requirements.txt

FAQ

• cst_connect가 실패하거나 도구가 나타나지 않음: 먼저 Claude CLI MCP 로그를 확인하세요(%LOCALAPPDATA%\claude-cli-nodejs\Cache\<workdir-encoded>\mcp-logs-*.jsonl 속의 Server stderr). 추측하지 마세요.

• 도구가 CST를 찾지 못함: CST_INSTALL_DIR이 제대로 설정되었는지, 아니면 CST가 표준 위치에 설치되어 있는지 확인하세요.

• .cst을 열 수 없음: .cst는 CST 전용 DE-ZIP 컨테이너여서 Python의 zipfile로는 열 수 없습니다. src/dezip.py를 사용하세요.

• SBR 결과가 모두 0: 우선 요소의 재질을 확인하세요. STEP에서 전사한 형상은 기본적으로 흩어짐을 갖는 투명 재질로 설정되어 있으므로, 산란을 기대하기 전에 PEC/유전체를 지정해야 합니다.

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