MCP Lammps

🚀 MCP LAMMPS Server

このModel Context Protocol (MCP)サーバーは、AIアシスタントが分子動力学シミュレーションのためにLAMMPS (Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator) とやり取りできるようにするものです。

🚀 クイックスタート

このMCPは、LLMを用いた自律的な計算材料設計のワークフローの一部です。このMCPサーバーは、自然言語コマンドを通じてLAMMPS分子動力学シミュレーションを制御するための標準化されたインターフェースを提供します。これにより、AIアシスタントは以下のことが可能になります。

• 分子動力学シミュレーションのセットアップと設定
• 平衡化と本シミュレーションの実行
• シミュレーションの進行状況をリアルタイムで監視
• シミュレーション結果の分析
• シミュレーションワークフローの管理

✨ 主な機能

コア機能

• シミュレーション管理：LAMMPSシミュレーションの作成、設定、実行
• 構造ハンドリング：様々な形式から分子構造を読み込む
• リアルタイム監視：シミュレーションの進行状況とシステムの特性を追跡
• 分析ツール：軌道を処理し、熱力学的特性を計算
• ワークフロー自動化：多段階のシミュレーションワークフローを定義して実行

📦 インストール

前提条件

• Python 3.9以上
• Pythonインターフェース付きのLAMMPS

クイックスタート

1. リポジトリをクローンする：

   git clone https://github.com/mcp-lammps/mcp-lammps.git
   cd mcp-lammps
   

2. 仮想環境を作成する：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate
   

3. 依存関係をインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 開発モードでインストールする：

   pip install -e .
   

💻 使用例

基本的な使用法

MCPサーバーを起動する：

python -m mcp_lammps.server

設定

サーバーは環境変数または設定ファイルを通じて設定できます：

export MCP_LAMMPS_LOG_LEVEL=INFO
export MCP_LAMMPS_WORK_DIR=/path/to/workspace
python -m mcp_lammps.server

プロンプトの例

``create a water simulation with 10 water molecules, save the relevant files, run the simulation at 300 K under NVT ensemble in the selected folder (examples)''

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

mcp_lammps/
├── src/mcp_lammps/
│   ├── server.py              # メインのMCPサーバー
│   ├── lammps_interface.py    # LAMMPSラッパー
│   ├── simulation_manager.py  # シミュレーション管理
│   ├── data_handler.py        # データ処理
│   ├── tools/                 # MCPツール
│   └── utils/                 # ユーティリティ
├── tests/                     # テストスイート
├── examples/                  # 使用例
└── docs/                      # ドキュメント

🤝 コントリビューション

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する
3. 変更を加える
4. 新しい機能に対するテストを追加する
5. すべてのテストが通過することを確認する
6. プルリクエストを送信する

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache Licenseの下でライセンスされています。詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• 分子動力学エンジンのLAMMPS開発チーム
• MCPフレームワークのModel Context Protocolコミュニティ
• インスピレーションとフィードバックを提供してくれた科学計算コミュニティ
• コードを書いてくれたLLM