pyBME를 래핑하는 Model Context Protocol (MCP) 서버로, LLM 에이전트가 코드가 아닌 자연어 의도를 통해 베이지안 최대 엔트로피 지질 통계학적 분석을 수행할 수 있게 합니다.
이 서버는 불확실성 추론 파이프라인을 구성하는 7개의 도구, 6개의 리소스, 4개의 프롬프트를 제공합니다:
ingest_external_scenario_evidence → inspect_modeling_context
→ fit_uncertainty_model → run_uncertainty_update
→ explain_uncertainty_drivers
→ compare_operator_approaches
→ design_next_observation_or_scenario도구 | 목적 |
| 하드/소프트 관측치 및 네트워크 토폴로지 가져오기 |
| 문제 유형 감지 및 모델 제품군 추천 |
| 교차 검증을 통한 공간 또는 네트워크 공분산 모델 적합 |
| 추정 대상에 대한 BME 예측 실행 |
| 특정 위치에서 불확실성을 유발하는 요인 식별 |
| 유클리드 vs 그래프 vs 물리 기반 연산자 비교 |
| 분산 감소를 기준으로 후보 센서 배치 순위 지정 |
spatial — 유클리드 공분산 (지수, 가우시안, 구형 등)
space_time — 분리 가능한 시공간 공분산
graph_laplacian — 네트워크 토폴로지의 그래프 확산 커널
physics_informed_network — 물리적으로 일관된 네트워크 공분산
spectral_hodge — 흐름 네트워크를 위한 스펙트럼 호지 분해
Related MCP server: ladybug-tools-mcp
먼저 pyBME를 설치하세요 (아직 PyPI에 없음):
pip install git+https://github.com/wiesnerfriedman/pybme.git그런 다음 MCP 서버를 설치하세요:
pip install git+https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.git또는 로컬 클론에서 설치하세요:
git clone https://github.com/wiesnerfriedman/pybme-mcp.git
cd pybme-mcp
pip install -e ".[dev]"claude_desktop_config.json에 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"pybme": {
"command": "pybme-mcp"
}
}
}.vscode/mcp.json에 추가하세요:
{
"servers": {
"pybme": {
"type": "stdio",
"command": "pybme-mcp"
}
}
}구성이 완료되면 에이전트에게 다음과 같이 질문하세요:
"내 PM2.5 관측치에 불확실성 모델을 적합해줘"
"이 빗물 네트워크에서 네트워크 인식 BME 업데이트를 실행해줘"
"유클리드 연산자와 그래프 라플라시안 연산자를 비교해줘"
"불확실성을 가장 많이 줄이려면 다음 센서를 어디에 배치해야 할까?"
전체 도구 체인에 대한 단계별 가이드는 examples/mcp_agent_demo.ipynb를 참조하세요.
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