Gnnepcsaft MCP Server
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Gnnepcsaft MCP Server

GNNEPCSAFT MCP Server是基于模型上下文协议(MCP)的实现,用于GNNePCSAFT工具的热力学计算。它通过图神经网络(GNN)预测ePC-SAFT参数,支持纯物质和混合物的密度、蒸汽压等热力学性质计算,并能自动从PubChem获取分子数据。
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6.7K

什么是GNNEPCSAFT MCP Server?

GNNEPCSAFT MCP Server是一个用于模型上下文协议(MCP)的实现工具,它通过Graph Neural Networks(GNNs)来估算ePC-SAFT参数,从而实现对分子密度、蒸气压等热力学性质的预测。无论是否有实验数据,该工具都能为任何分子提供精确的计算。

如何使用GNNEPCSAFT MCP Server?

只需安装必要的依赖项并启动服务器,即可开始使用GNNEPCSAFT进行复杂的热力学计算。

适用场景

适用于需要快速估算分子性质的研究人员、工程师以及需要集成热力学计算能力的应用开发者。

主要功能

分子参数估算
利用GNN技术自动估计ePC-SAFT参数。
多种热力学性质预测
支持密度、蒸气压、汽化焓、临界点等多种性质的预测。
支持纯物质与混合物
无论是单一化合物还是复杂混合物,都可以进行精确计算。
自动数据收集
从PubChem数据库中自动获取分子相关信息。
与大型语言模型集成
专为具有热力学意识的大规模语言模型设计。
优势
无需实验数据即可预测热力学性质。
支持多种热力学性质的高效计算。
自动化程度高,减少人工干预。
适用于广泛的应用场景,包括科研和工业领域。
局限性
需要Python环境及uvx工具的支持。
对于某些极端条件下的计算可能不够准确。
初次设置可能需要一定的技术背景知识。

如何使用

安装依赖
确保已安装Python和uvx工具。
启动服务器
运行命令以启动GNNEPCSAFT MCP Server。
配置客户端
在客户端中配置MCP服务器地址。

使用案例

预测乙醇的蒸气压
使用GNNEPCSAFT MCP Server估算乙醇在不同温度下的蒸气压。
混合物热力学性质预测
对乙醇和水的混合物进行热力学性质预测。

常见问题

需要哪些工具才能运行服务器?
是否支持混合物计算?
数据来源是什么?
支持哪些计算?
这是开源项目吗?

相关资源

官方文档
了解MCP协议的基础知识。
GitHub仓库
访问源码和最新版本。
演示视频
观看如何快速上手GNNEPCSAFT MCP Server。

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "gnnepcsaft": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "gnnepcsaft-mcp-server", "gnnepcsaftmcp"]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

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