Goldilocks MCP

🚀 Goldilocks MCPサーバ

SSSP1.3 PBEsolエフィシエンシー版の擬ポテンシャルを使用したQuantum ESPRESSO用のk点生成ツールを提供します。

🚀 クイックスタート

Goldilocks MCPサーバは、Quantum ESPRESSO用のk点生成ツールを提供します。このサーバを使用することで、指定した構造ファイルに対してk点の間隔やグリッドを生成できます。

✨ 主な機能

estimate_kpoint_distance

構造ファイルへのパス、信頼レベル（モデルは0.85、0.9、0.95のレベルで学習されています）、およびモデル（ALIGNNまたはRF）を指定する必要があります。 例のプロンプト: "Can you please generate k-points spacing for structure 'path/to/BaGa4.cif', confidence level 0.95 with ALIGNN model?" 予測されたk間隔と信頼区間を出力します。

generate_kpoint_grid

構造ファイルへのパス、信頼レベル（モデルは0.85、0.9、0.95のレベルで学習されています）、およびモデル（ALIGNNまたはRF）を指定する必要があります。 例のプロンプト: "Can you please generate k-points grid for structure 'path/to/BaGa4.cif', confidence level 0.95 with ALIGNN model?" k間隔区間の下限を使用して生成された予測kメッシュを出力します（予測値が信頼レベルと一致する確率を確保するため）。

📦 インストール

MCPサーバをローカルにインストールする

1. uvをインストールします (https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)
2. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/stfc/goldilocks-mcp.git
cd goldilocks-mcp

3. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

4. pytorch-geometricをインストールします（pyproject.tomlからはインストールできませんが、必要です）。詳細はhttps://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/install/installation.html を参照してください。

uv pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.8.0+cpu.html
uv pip install torch_geometric

Claude Desktopにmcpを追加する

Goldilocks MCPをClaude Desktopに追加するには、以下の手順を実行します。

1. Claude Desktopの設定ファイルを開くか作成します。
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/build-server の手順を参照してください。
2. ファイルが存在しない場合は、claude_desktop_config.json の内容で作成します。既に存在する場合は、goldilocks-mcp エントリを既存の mcpServers オブジェクトにマージします。
3. 重要: 設定ファイル内のパスを更新します。"absolute/path/to/goldilocks-mcp/goldilocks_mcp/" をクローンしたリポジトリ内の goldilocks_mcp ディレクトリの実際の絶対パスに置き換えます。