Comsol Multiphysics MCP

🚀 COMSOL MCP Server

COMSOL MCP Serverは、AIエージェントを通じてCOMSOL Multiphysicsシミュレーションを自動化するためのサーバーです。これにより、AIエージェントがMCPプロトコルを介してマルチフィジックスシミュレーションを実行できます。

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🚀 クイックスタート

COMSOL MCP Serverを使用することで、AIエージェント（Claude、opencodeなど）がMCPプロトコルを通じてマルチフィジックスシミュレーションを実行できる完全なシステムを構築できます。

✨ 主な機能

• モデル管理：モデルの作成、読み込み、保存、バージョン管理
• ジオメトリ構築：ブロック、円柱、球体、ブール演算
• 物理設定：熱伝達、流体力学、静電気学、固体力学
• メッシュ生成と求解：自動メッシュ生成、定常/非定常解析
• 結果可視化：式の評価、プロットのエクスポート
• 知識統合：組み込みガイド + PDFセマンティック検索

📦 インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/wjc9011/comsol-mcp.git
cd comsol-mcp

# 依存関係をインストール
python -m pip install -e .

# サーバーをテスト
python -m src.server

📦 PDF知識ベースの構築

# 追加の依存関係をインストール
pip install pymupdf chromadb sentence-transformers

# 知識ベースを構築
python scripts/build_knowledge_base.py

# 状態を確認
python scripts/build_knowledge_base.py --status

💻 使用例

オプション1: opencodeを使用する場合

プロジェクトのルートにopencode.jsonを作成します。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "comsol": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "-m", "src.server"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "HF_ENDPOINT": "https://hf-mirror.com"
      },
      "timeout": 30000
    }
  }
}

オプション2: Claude Desktopを使用する場合

{
  "mcpServers": {
    "comsol": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "/path/to/comsol-mcp"
    }
  }
}

📚 詳細ドキュメント

コード構造

comsol_mcp/
├── opencode.json                    # opencode用のMCPサーバー設定
├── pyproject.toml                   # Pythonプロジェクト設定
├── README.md                        # このファイル
│
├── src/
│   ├── server.py                    # MCPサーバーのエントリーポイント
│   ├── tools/
│   │   ├── session.py               # COMSOLセッション管理（開始/停止/状態）
│   │   ├── model.py                 # モデルのCRUD + バージョン管理
│   │   ├── parameters.py            # パラメータ管理 + スイープ
│   │   ├── geometry.py              # ジオメトリ作成（ブロック/円柱/球体）
│   │   ├── physics.py               # 物理インターフェース + 境界条件
│   │   ├── mesh.py                  # メッシュ生成
│   │   ├── study.py                 # 解析作成 + 求解（同期/非同期）
│   │   └── results.py               # 結果評価 + エクスポート
│   ├── resources/
│   │   └── model_resources.py       # MCPリソース（モデルツリー、パラメータ）
│   ├── knowledge/
│   │   ├── embedded.py              # 組み込み物理ガイド + トラブルシューティング
│   │   ├── retriever.py             # PDFベクトル検索リトリーバー
│   │   └── pdf_processor.py         # PDFチャンク分割 + 埋め込み
│   ├── async_handler/
│   │   └── solver.py                # 進捗追跡付きの非同期求解
│   └── utils/
│       └── versioning.py            # モデルバージョンパス管理
│
├── scripts/
│   └── build_knowledge_base.py      # PDFベクトルデータベースの構築
│
├── client_script/                   # スタンドアロンモデリングスクリプト（サンプル）
│   ├── create_chip_tsv_final.py     # 例: チップの熱モデル
│   ├── create_micromixer_auto.py    # 例: 流体シミュレーション
│   ├── create_chip_thermal*.py      # 様々なチップの熱モデルバリエーション
│   ├── create_micromixer*.py        # 様々なマイクロミキサーバリエーション
│   ├── visualize_*.py               # 結果可視化スクリプト
│   ├── add_visualization.py         # モデルにプロットグループを追加
│   └── test_*.py                    # 統合テスト
│
├── comsol_models/                   # 保存されたモデル（構造化）
│   ├── chip_tsv_thermal/
│   │   ├── chip_tsv_thermal_20260216_*.mph
│   │   └── chip_tsv_thermal_latest.mph
│   └── micromixer/
│       └── micromixer_*.mph
│
└── tests/
    └── test_basic.py                # 単体テスト

利用可能なツール（合計80以上）

セッション（4）

モデル（9）

パラメータ（5）

ジオメトリ（14）

物理（16）

メッシュ（3）

解析と求解（8）

結果（9）

知識（8）

サンプルケース

ケース1: TSV付きチップの熱モデル

スルーシリコンビア（TSV）付きのシリコンチップの3D熱解析。

ジオメトリ：60×60×5 µmのチップ、直径5 µmのTSV穴、10×10 µmの熱源

# 主要な手順:
# 1. チップブロックとTSV円柱を作成
# 2. ブール減算（TSVをチップから減算）
# 3. シリコン材料を追加（k=130 W/m·K）
# 4. 熱伝達物理を追加
# 5. 上面に熱流束、底面に温度を設定
# 6. 求解して温度分布を評価

スクリプト：client_script/create_chip_tsv_final.py

実行方法：

cd /path/to/comsol-mcp
python client_script/create_chip_tsv_final.py

結果：1 MW/m²の熱流束での周囲温度からの温度上昇

ケース2: マイクロミキサーの流体シミュレーション

マイクロ流体チャネル内の3D層流シミュレーション。

ジオメトリ：600×100×50 µmの矩形チャネル

# 主要な手順:
# 1. 矩形チャネルブロックを作成
# 2. 水材料を追加（ρ=1000 kg/m³, μ=0.001 Pa·s）
# 3. 層流物理を追加
# 4. 入口速度（1 mm/s）、出口圧力を設定
# 5. 希釈種の輸送を追加して混合を行う
# 6. 求解して速度プロファイルを評価

スクリプト：client_script/create_micromixer_auto.py

実行方法：

cd /path/to/comsol-mcp
python client_script/create_micromixer_auto.py

結果：速度分布、濃度混合プロファイル

モデルのバージョン管理

モデルは構造化されたパスで保存されます。

./comsol_models/{model_name}/{model_name}_{timestamp}.mph
./comsol_models/{model_name}/{model_name}_latest.mph

例:

./comsol_models/chip_tsv_thermal/chip_tsv_thermal_20260216_140514.mph
./comsol_models/chip_tsv_thermal/chip_tsv_thermal_latest.mph

🔧 技術詳細

1. mphライブラリAPIパターン

# プロパティを介してJavaモデルにアクセス（呼び出し可能ではない）
jm = model.java  # NOT model.java()

# Trueフラグでコンポーネントを作成
comp = jm.component().create('comp1', True)

# 3Dジオメトリを作成
geom = comp.geom().create('geom1', 3)

# ジオメトリ参照で物理を作成
physics = comp.physics().create('spf', 'LaminarFlow', 'geom1')

# 選択付きの境界条件
bc = physics.create('inl1', 'InletBoundary')
bc.selection().set([1, 2, 3])
bc.set('U0', '1[mm/s]')

2. 境界条件のプロパティ名

3. クライアントセッションの制限

mphライブラリはシングルトンのCOMSOLクライアントを作成します。Pythonプロセスごとに1つのクライアントのみ存在できます。

# これはsession.pyで処理されます - クライアントは維持され、モデルはクリアされます
client.clear()  # 完全な切断ではなくモデルをクリア

4. オフライン埋め込みモデル

PDF検索は、ローカルのHuggingFaceキャッシュを使用してオフラインで動作することができます。

# 中国用のミラーを設定
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

📊 開発状況

🚀 次のステップ

1. フェーズ6を完了する - 適切な境界条件での完全な統合テスト
2. 可視化エクスポート - プロットグループからPNG画像を生成
3. LSP警告 - physics.pyの型ヒントを修正
4. 更多のサンプル - 静電気学、固体力学のケースを追加
5. エラーハンドリング - エラーメッセージと回復を改善

📚 リソース

📄 ライセンス

MIT