pyBMEをラップするModel Context Protocol (MCP) サーバーです。LLMエージェントがコードではなく自然言語の意図を通じてベイズ最大エントロピー（BME）地球統計解析を実行できるようにします。
このサーバーは、不確実性推論パイプラインを形成する7つのツール、6つのリソース、および4つのプロンプトを公開します：
ingest_external_scenario_evidence → inspect_modeling_context
→ fit_uncertainty_model → run_uncertainty_update
→ explain_uncertainty_drivers
→ compare_operator_approaches
→ design_next_observation_or_scenarioツール | 目的 |
| ハード/ソフト観測値およびネットワークトポロジーのインポート |
| 問題タイプの検出とモデルファミリーの推奨 |
| 交差検証を用いた空間またはネットワーク共分散モデルの適合 |
| 推定ターゲットでのBME予測の実行 |
| 特定の場所における不確実性の要因の特定 |
| ユークリッド、グラフ、物理情報に基づいた演算子の比較 |
| 分散低減による候補センサー配置のランク付け |
spatial — ユークリッド共分散（指数、ガウス、球状など）
space_time — 分離可能な時空間共分散
graph_laplacian — ネットワークトポロジー上のグラフ拡散カーネル
physics_informed_network — 物理的に整合性のあるネットワーク共分散
spectral_hodge — フローネットワークのためのスペクトルHodge分解
Related MCP server: ladybug-tools-mcp
最初にpyBMEをインストールしてください（まだPyPIにはありません）：
pip install git+https://github.com/wiesnerfriedman/pybme.git次にMCPサーバーをインストールします：
pip install git+https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.gitまたはローカルクローンから：
git clone https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.git
cd pybme-mcp
pip install -e ".[dev]"claude_desktop_config.jsonに追加します：
{
"mcpServers": {
"pybme": {
"command": "pybme-mcp"
}
}
}.vscode/mcp.jsonに追加します：
{
"servers": {
"pybme": {
"type": "stdio",
"command": "pybme-mcp"
}
}
}設定が完了したら、エージェントに以下のように尋ねてください：
"PM2.5の観測値に不確実性モデルを適合させて"
"この雨水ネットワークでネットワーク対応のBME更新を実行して"
"ユークリッド演算子とグラフ・ラプラシアン演算子を比較して"
"不確実性を最も低減するために、次にどこにセンサーを配置すべきか？"
ツールチェーン全体のステップバイステップのチュートリアルについては、examples/mcp_agent_demo.ipynbを参照してください。
git clone https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.git
cd pybme-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytestpybme-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.pyMIT
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Deterministic reasoning stack for AI agents: simulate, decide & compute, plus cross-domain tools.
Analytical memory for AI agents: a real Postgres queried in plain English over MCP. One command.
Agent-to-agent reasoning-as-a-service: chain-of-thought, analysis, and decision support.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/wiesnerfriedman/pybme-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server