cst-sim-agent

中文版

一个 Claude Code 插件，通过 MCP 将 CST Studio Suite 变成对话式电磁仿真助手。

AI for Science（AI4S）正把 AI 从"聊天"推向"真正做科研和工程"。

对于电磁仿真，真正的瓶颈在于：智能体（Agent）需要操作 CST 这类专业软件，却无法与它顺畅沟通——即使连接成功，它也不知道正确的 VBA 方法名或适配 CST 的 Python 惯用法。通用大语言模型并没有受过如何在 CST 中操作的训练；直接编写原生代码会臆造出不存在的"幽灵方法"，而一个 (10091) 报错就可能浪费几个小时。

cst-sim-agent 用三层设计解决这个问题：MCP 工具集让自然语言直接驱动建模 → 材料赋值 → 端口设置 → 求解 → 结果读取；内嵌领域知识库（8 大领域的 VBA 语法库、158 个官方示例、避坑清单）让智能体能够随查随用——不需要像人类工程师那样重新翻文档、重新学界面操作、甚至在不同应用领域间重新学习物理；约束钩子在编写 VBA 前先查知识库，并在执行后检查 CST 消息窗口，同时防范模型幻觉和静默失败。在端到端验证实践中，这一机制在 2 天内完成了近 20 个多方法仿真项目（建模、方法切换、参数对比）——同样的工作量若使用纯人工流程，往往需要数周。更重要的是，这一机制会随你的使用不断自我进化——你踩过的每一个坑、验证出来的每一条经验，都会在收尾时被引导回知识库，形成“使用 → 沉淀 → 复用”的闭环：用得越多它越聪明，同类任务也越跑越顺手。

我们的愿景是让 AI for Science 真正进入工程师和科研工作者的仿真工作台——不是取代工程师，而是通过物理仿真延伸人类做科学的能力：把繁琐重复的操作和跨领域学习交给智能体，让人类保留电磁设计和物理判断，把工程师真正解放出来。

特性

Related MCP server: CST Studio Orchestrator MCP

成熟度与验证

本插件脱胎于几个 CST 自动化工程项目，经历了内部多轮迭代，并在首次公开发布前通过了独立盲测验收。已验证覆盖范围：安装与钩子、连接真实 CST 实例、官方贴片天线教程端到端、知识库与残留审查。尚未完全覆盖：多版本 CST 兼容、更复杂模型、更多工具组合——这些需要社区开发者共同验证。

端到端官方示例（圆形贴片天线，2–3 GHz）跑通结果：S11 谐振点为 2.40 GHz，与 CST 官方教程参考值（≈2.4 GHz）吻合。详见验证报告。

技术选择与设计决策（VBA 通道为主、官方 API 辅助）记录在架构文档中。

前置条件

• Windows（CST 的 COM 接口依赖 Windows）

• CST Studio Suite 2024/2025/2026（推荐 2026；旧版可能能工作字段但未逐一验证）

• Python 3.10+（包括 Windows 自带的 py 启动器——官方 Python 安装时会自带；MCP 服务器通过 py -3 启动，不依赖 PATH 中的 python）

• Python 依赖：执行 pip install -r requirements.txt（包含 mcp、pywin32）

CST 官方 Python 库路径的解析（src/controller.py、src/connection.py）：

1. 优先读取环境变量 CST_INSTALL_DIR（指向 CST 安装根目录，例如 C:\Program Files\CST Studio Suite 2026）

2. 否则自动检测常见安装位置（C:\Program Files\CST Studio Suite 202x 等）

为了最稳定可靠的路径解析，建议设置 CST_INSTALL_DIR 环境变量。

安装

# 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

安装完成后重启 Claude Code，并通过 /plugins 确认插件已加载；然后即可在对话中直接调用 cst_* 工具。

插件根目录自带 .claude-plugin/marketplace.json——它本身就是一个 marketplace（source=./）。directory 类型的 marketplace 采用原位加载，无需复制。

钩子机制（按需注入）

插件在 hooks/ 中声明了 4 个钩子；它们仅在会话中实际调用 cst_* 工具时注入提醒：

所有钩子只提醒、不阻断（不返回 permissionDecision）。

拿成长：越用越聪明

内嵌知识库既是最初的知识，也是积累的容器：

• 使用：每个仿真项目中，智能体完成建模、求解与结果分析；

• 沉淀：会话收尾时，stop_check 钩子强制提醒把本次会话的坑与验证过的经验写进 references/（避坑清单、VBA 语法库、经验手册）；

• 复用：下一次再遇到类似问题时，pre_vba / post_vba 钩子引导你直接查库，而不是重犯同一个错误。

这就形成了"使用 → 沉淀 → 复用"的拿成长闭环——插件将持续积累领域经验，同类任务自然越来越顺手。知识库完全掌握在你自己手中（skills/cst-expert/references/），沉淀什么、保留什么，由你全权决定。

技能知识库

随插件内置在 skills/cst-expert/references/：

• vba-rules.md — VBA 四条铁律、代码注释规范、MCP 故障排查

• official-docs.md — 官方文档地图与查询技巧

• case-study-flow.md — 官方示例深度学习流程

• common-pitfalls.md — 通用避坑清单（端口 / 网格 / 求解器 / API 陷阱）

• best-practices-template.md — 留白经验模板，供你自行追加经验

• knowledge/ — VBA 语法库（8 大域）、158 个官方示例索引、35 篇深度拆解、经验手册

目录结构

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

常见问题

• cst_connect 失败 / 工具不出现：先看 Claude CLI 的 MCP 日志（%LOCALAPPDATA%\claude-cli-nodejs\Cache\<workdir-encoded>\mcp-logs-*.jsonl 中的 Server stderr），不要瞎猜。

• 工具提示找不到 CST：确认已设置 CST_INSTALL_DIR，或 CST 安装在标准位置。

• .cst 文件打不开：.cst 是 CST 专有的 DE-ZIP 容器；Python 的 zipfile 无法打开，请改用 src/dezip.py。

• SBR 结果全为零：先检查几何体材料——从 STEP 导入的几何体默认为散射透明材料；如需散射结果，请先指定为 PEC / 介电材料。

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