yade-mcp

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O.engines += [LLM()] # 또 다른 엔진.

yade-mcp는 Model Context Protocol을 통해 AI 에이전트를 YADE — 오픈 소스 이산 요소법 엔진 — 와 연결합니다. 자연스러운 대화를 통해 API 문서를 탐색하고, 시뮬레이션을 실행하며, 코드를 실행할 수 있습니다.

에이전트는 단순히 도구를 호출하는 것에 그치지 않고, YADE 콘솔에 상주하며 스스로 긴 시뮬레이션을 실행하고 사용자의 작업과 동기화 상태를 유지합니다.

기능

에이전트가 입력하고, YADE가 실행합니다

yade_execute_code 기반

원하는 작업을 평문으로 설명하세요. 에이전트가 YADE 콘솔에 명령어를 입력하여 입자를 검사하고, 매개변수를 조정하며, 엔진 단계를 진행하고, 결과를 분석합니다. 에이전트는 사용자가 콘솔에서 직접 작업하는 것과 동일하게 각 출력을 읽고, 디버깅하며, 반복 작업을 수행합니다.

실행해 두고, 자리를 비우세요

yade_execute_task + yade_check_task_status + yade_interrupt_task 기반

yade script.py를 실행하는 것처럼 전체 YADE 스크립트를 백그라운드 작업으로 실행하세요. 단, 계속 지켜볼 필요는 없습니다. 에이전트가 스스로 실시간 출력을 추적하고, 오류 발생 시 포착하며, 문제가 보이면 안전하게 실행을 중단하고, 스크립트를 수정하여 시뮬레이션이 완료될 때까지 다시 제출합니다.

새로운 세션, 콜드 스타트 없음

yade_list_tasks + yade_check_task_status 기반

제출한 모든 작업(스크립트, 실시간 출력, 최종 상태)이 기록으로 남습니다. 컨텍스트 창이 가득 차거나 다음 날 다시 돌아왔을 때, 새로운 에이전트가 이미 스스로를 기억하는 프로젝트에 투입됩니다. 에이전트는 무엇이 실행되었는지 나열하고, 각 작업의 결과를 읽으며, 사용자가 다시 설명할 필요 없이 작업을 이어받습니다.

실행 중인 시뮬레이션에 대한 실시간 셸

yade_execute_code 기반

작업이 실행되는 동안 에이전트는 시뮬레이션에 대한 실시간 셸을 가집니다. 스크립트를 수정하거나 실행을 중단할 필요 없이, 변수 검사, 객체 상태 덤프, 새로운 플롯 생성 등을 요청할 수 있습니다.

사용자가 입력하면, 에이전트가 동기화합니다

제출된 작업 외에도, 사용자가 YADE 콘솔에 입력하는 모든 내용(확인한 변수, 테스트한 매개변수, 시도하다 중단한 작업 등)이 에이전트의 컨텍스트로 전달됩니다. 대화를 시작하면 에이전트는 이미 사용자가 무엇을 시도했는지 파악하고 있습니다. YADE를 배우는 중이며 방금 입력한 내용에 대한 피드백이 필요한가요? 예상치 못한 오류로 막혔나요? 그냥 물어보세요. 에이전트는 사용자가 무엇을 입력했고 YADE가 어떻게 응답했는지 알고 있습니다.

Related MCP server: itasca-mcp

도구 (7)

두 개의 문서 도구(브리지 불필요)와 다섯 개의 실행 도구(브리지 필요):

빠른 시작

사전 요구 사항

• YADE 설치됨

• uv 설치됨 (uvx용)

에이전트 설정 (권장)

이를 AI 에이전트에 복사하여 스스로 구성하도록 하세요:

Fetch and follow this bootstrap guide end-to-end:
https://raw.githubusercontent.com/yusong652/yade-mcp/master/docs/agentic/yade-mcp-bootstrap.md

수동 설정

1. 클라이언트 설정에 MCP 서버 등록:

{
  "mcpServers": {
    "yade-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yade-mcp"]
    }
  }
}

2. YADE 내부에서 브리지 시작:

pip install yade-mcp-bridge

그런 다음 YADE 파이썬 콘솔에서:

import yade_mcp_bridge
yade_mcp_bridge.start()

확인

AI 에이전트(Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI 등)를 재시작하고 yade_execute_code를 호출하여 연결을 확인하세요.

기여

개발 설정 및 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

라이선스

MIT — LICENSE 참조.