Gnnepcsaft MCP Server
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Gnnepcsaft MCP Server

GNNEPCSAFT MCP Server是基於模型上下文協議(MCP)的實現,用於GNNePCSAFT工具的熱力學計算。它通過圖神經網絡(GNN)預測ePC-SAFT參數,支持純物質和混合物的密度、蒸汽壓等熱力學性質計算,並能自動從PubChem獲取分子數據。
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6.7K

什麼是GNNEPCSAFT MCP Server?

GNNEPCSAFT MCP Server是一個用於模型上下文協議(MCP)的實現工具,它通過Graph Neural Networks(GNNs)來估算ePC-SAFT參數,從而實現對分子密度、蒸氣壓等熱力學性質的預測。無論是否有實驗數據,該工具都能為任何分子提供精確的計算。

如何使用GNNEPCSAFT MCP Server?

只需安裝必要的依賴項並啟動服務器,即可開始使用GNNEPCSAFT進行復雜的熱力學計算。

適用場景

適用於需要快速估算分子性質的研究人員、工程師以及需要集成熱力學計算能力的應用開發者。

主要功能

分子參數估算
利用GNN技術自動估計ePC-SAFT參數。
多種熱力學性質預測
支持密度、蒸氣壓、汽化焓、臨界點等多種性質的預測。
支持純物質與混合物
無論是單一化合物還是複雜混合物,都可以進行精確計算。
自動數據收集
從PubChem數據庫中自動獲取分子相關信息。
與大型語言模型集成
專為具有熱力學意識的大規模語言模型設計。
優勢
無需實驗數據即可預測熱力學性質。
支持多種熱力學性質的高效計算。
自動化程度高,減少人工干預。
適用於廣泛的應用場景,包括科研和工業領域。
侷限性
需要Python環境及uvx工具的支持。
對於某些極端條件下的計算可能不夠準確。
初次設置可能需要一定的技術背景知識。

如何使用

安裝依賴
確保已安裝Python和uvx工具。
啟動服務器
運行命令以啟動GNNEPCSAFT MCP Server。
配置客戶端
在客戶端中配置MCP服務器地址。

使用案例

預測乙醇的蒸氣壓
使用GNNEPCSAFT MCP Server估算乙醇在不同溫度下的蒸氣壓。
混合物熱力學性質預測
對乙醇和水的混合物進行熱力學性質預測。

常見問題

需要哪些工具才能運行服務器?
是否支持混合物計算?
數據來源是什麼?
支持哪些計算?
這是開源項目嗎?

相關資源

官方文檔
瞭解MCP協議的基礎知識。
GitHub倉庫
訪問源碼和最新版本。
演示視頻
觀看如何快速上手GNNEPCSAFT MCP Server。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "mcpServers": {
    "gnnepcsaft": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "gnnepcsaft-mcp-server", "gnnepcsaftmcp"]
    }
  }
}
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