How do I use CST MCP?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@CST MCP Apply the FR-4 dielectric material to my current CST simulation project." That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

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CST Runtime CLI

CST Studio Suite 的 AI 自动化交互工具链。通过统一 CLI 入口提供建模、仿真、参数优化、结果读取和远场导出能力，让 AI agent 能够可靠地操作 CST 完成电磁仿真任务。

仓库包含两个 skill：

cst-runtime-cli — 基础设施 skill，提供 CLI 工具实现（session 管理、建模、仿真、结果读取、远场导出等），是直接与 CST 交互的底层层。
cst-runtime-optimization — 优化 skill，专注参数优化闭环，依赖 cst-runtime-cli 执行 CLI 调用，自身仅包含 SKILL.md 定义的流程逻辑。

前置条件

依赖	说明
CST Studio Suite 2026	必须手动安装，安装时勾选 "Python libraries" 组件
Python 3.12+	health-check 可自动安装
uv	health-check 可自动安装

完整的环境初始化指引（包括 bootstrap、Python 手动安装、常见问题排查）见 skills/cst-runtime-cli/references/setup_guide.md。

安装 Skill

仓库包含两个 skill，需分别安装：

方式 A：Release 下载（仅 skill 结构，推荐）

从 Releases 下载最新版压缩包，解压到对应工具的 skills 目录：

AI 工具	Skills 目录
OpenCode	`%USERPROFILE%\.config\opencode\skills\`
Claude Code	`%USERPROFILE%\.claude\skills\`
Cursor	`%USERPROFILE%\.cursor\skills\`
Trae / Codex	`%USERPROFILE%\.trae\skills\`
通用	在工具配置中将 skills 目录指向解压路径

解压后结构：

skills\
├── cst-runtime-cli\
│   ├── SKILL.md
│   ├── scripts/
│   ├── references/
│   └── tests/
└── cst-runtime-optimization\
    └── SKILL.md

Windows 下也可用符号链接指向解压目录：

New-Item -ItemType Junction -Path "$env:USERPROFILE\.config\opencode\skills\cst-runtime-cli" -Target "解压路径\skills\cst-runtime-cli"

方式 B：Clone 完整仓库

git clone https://github.com/anomalyco/cst-runtime-cli.git

创建符号链接到对应工具的 skills 目录：

# 基础设施 skill（OpenCode 示例，其他工具替换路径前缀）
New-Item -ItemType Junction -Path "%USERPROFILE%\.config\opencode\skills\cst-runtime-cli" -Target ".\skills\cst-runtime-cli"

# 优化 skill
New-Item -ItemType Junction -Path "%USERPROFILE%\.config\opencode\skills\cst-runtime-optimization" -Target ".\skills\cst-runtime-optimization"

方式 B 适合需要同时修改 skill 源码的场景。

重启 AI 工具或开始新会话后，skill 即生效。

快速开始

第一步：环境初始化

直接告诉 agent：

帮我初始化 CST 运行环境，创建 workspace，完成后告诉我。

agent 会自动完成：health-check --auto-fix true → uv sync → doctor 确认。

auto-fix 完成后，所有后续命令必须使用 uv run 模式，不可再走系统 Python，否则可能出现库冲突等不可预期结果。

首次使用细节见 skills/cst-runtime-cli/references/setup_guide.md。

第二步：告诉 agent 你的需求

源工程: C:\path\to\your_project.cst
优化目标: 例如 9-11 GHz S11 ≤ -40 dB
可调参数: 例如 g (20-30, 步进0.5)

如果不确定参数名称，agent 会先读取工程参数列表让你确认。

常见场景

场景	需求示例
优化 S11	源工程在 `C:\antennas\my_horn.cst`，优化 9-11 GHz S11 ≤ -40 dB
跑一次仿真	帮我跑一下 `C:\antennas\my_horn.cst` 的仿真，看 S11 曲线
导出远场	帮我导出 10 GHz 的远场方向图，Realized Gain
对比 S11	两个 run 的 S11 结果，帮我做个对比页面

项目结构

cst-runtime-cli/                          # 完整仓库
├── README.md                             # 本文件
├── README.en.md                          # 英文版
├── LICENSE
│
├── skills/
│   ├── cst-runtime-cli/                  # ← 基础设施 skill（即 release 内容）
│   │   ├── SKILL.md                      # Agent 执行手册
│   │   ├── scripts/
│   │   │   ├── cst_runtime_cli.py        # CLI 入口（bootstrap 用）
│   │   │   ├── pyproject.toml            # cst-runtime 包定义
│   │   │   └── cst_runtime/              # 所有工具实现
│   │   ├── references/
│   │   │   ├── setup_guide.md            # 首次初始化完整手册
│   │   │   ├── task_card_template.md
│   │   │   ├── pipeline_mode_guide.md
│   │   │   └── materials_name_list.txt
│   │   └── tests/
│   │
│   └── cst-runtime-optimization/         # ← 优化 skill
│       └── SKILL.md                      # 优化闭环流程定义
│
└── tests/                                # 集成测试

License

MIT

CST MCP

CST Runtime CLI

前置条件

安装 Skill

方式 A：Release 下载（仅 skill 结构，推荐）

方式 B：Clone 完整仓库

快速开始

第一步：环境初始化

第二步：告诉 agent 你的需求

常见场景

项目结构

License

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