MCP Servers

Сборник открытых MCP-серверов для научных исследований, позволяющих AI взаимодействовать с данными и инструментами.

Python

⭐ 71 stars

Описание

Это монрепо содержит коллекцию MCP-серверов на Python для научных приложений. Они стандартизируют интеграцию AI-моделей (как Claude) с данными: поиск в Materials Project, выполнение Python в sandbox, SSH-команды, веб-загрузка, поиск через TXYZ, DFT-вычисления GPAW, взаимодействие с Jupyter и Mathematica. Ускоряет открытия в материаловедении, нейронауке и анализе. Технологии: uv для быстрой установки, MIT-лицензия. Применения: автоматизация исследований, обработка научных данных.

Возможности

✓

Поиск в Materials Project

Визуализация и манипуляция данными материаловедения через API.

✓

Выполнение Python-кода

Безопасный sandbox для анализа и вычислений с ограниченным доступом.

✓

SSH-команды

Запуск предвалидированных команд на удаленных машинах с аутентификацией.

✓

Веб-загрузка

Извлечение и обработка HTML, PDF, текста для цитирования или суммаризации.

✓

Поиск через TXYZ

Веб-, академический и общий поиск с API-ключом.

✓

DFT-вычисления GPAW

Квантовые расчеты плотности функционала для моделирования материалов.

✓

Взаимодействие с Jupyter

Программное выполнение ячеек в Jupyter kernel.

Установка

Предварительно установите uv: curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | bash. Запуск сервера: uvx mcp-science (например, uvx mcp-science web-fetch). Для конфигурации в клиенте (Claude Desktop, VSCode):

{
  "mcpServers": {
    "web-fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-science",
        "web-fetch"
      ]
    }
  }
}
``` Опционально: uv pip install mcpm для автоматизации.

Информация

Язык

Python

Лицензия

MIT License

GitHub Stars

Ссылки

GitHub