AgentFEM について
AgentFEM MCPは、少数の型付きツールを通じて、MCP対応エージェントをインストール済みのAgentFEM有限要素ランタイムに接続します。アクセス制御、分離実行、証拠の確認が必要な科学シミュレーション向けです。
主な機能
- 01バージョン対応テンプレートでプロジェクト作成
- 02プロジェクトと受け入れ状態の検証
- 03分離した逐次またはMPI実行の投入
- 04バックグラウンドジョブの追跡
- 05結果概要と信頼状態の確認
活用シーン
- 01片持ち梁シミュレーションの作成と実行
- 02プロジェクトと直近の実行情報の確認
- 03科学的な受け入れとプロセス成功の個別検証
MCP 対応
ランタイムの検出、プロジェクト作成と検証、シミュレーション実行、ジョブ状態、結果概要のための7つの型付きツールをMCPクライアントに公開します。プロジェクトへのアクセスは許可されたルートに限定されます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
uvx agentfem-mcpAGENTFEM_MCP_ROOTSApproved AgentFEM project roots, separated by the platform path separator.AGENTFEM_COMMANDAbsolute path to the AgentFEM executable when it is not on PATH.ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
ツール
7掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| detail | enum | いいえ | summary | full |
詳細

AgentFEM MCP
1つの有限要素プラットフォームで、あらゆる互換エージェントに対応。根拠はそのまま保持します。
AgentFEM MCP は、Codex、Claude、その他の MCP 互換エージェントに、検証可能な有限要素プロジェクトを構築・実行するための、シンプルで安定したツール群を提供します。AgentFEM は決定論的な科学計算エンジンとして機能し続け、エージェントが意図を解釈し、根拠を説明します。
PyPI からインストール · 公式 MCP Registry で確認 · AgentFEM エージェントガイドを読む
macOS または Linux でサポートされているデスクトップクライアントを使う場合は、
0.1.0 リリースから小さな
AgentFEM-0.1.0.mcpb 接続バンドルをダウンロードしてください。
インストールされるのはインターフェースのみです。AgentFEM の科学計算ランタイムが、ソルバー機能、アップグレード、結果の唯一の提供元であり続けます。
何百ものソルバー内部機能ではなく、7つのツールを公開します。
| ツール | 目的 |
|---|---|
describe_system | インストール済みランタイムと、簡潔な機能一覧を確認します |
create_project | バージョンが一致する AgentFEM テンプレートから開始します |
validate_project | プロセスの成功と科学的な受け入れ判定を分けて報告します |
inspect_project | プロジェクトと直近の実行の識別情報を読み取ります |
submit_run | 分離されたシリアルまたは MPI プロセスを起動します |
get_run_status | 永続化されたバックグラウンドジョブの状態を確認します |
get_result_summary | 簡潔な結果と信頼状態を読み取ります。必要な場合にのみ完全な根拠を要求します |
動かしてみる
インストールする前に、基盤となるワークフローを確認したいですか?
- 3D 構造設計の事例を見る: 同じ荷重条件で、支持部の重量とたわみを比較します。公開ブラウザー版では、事前計算済みの候補を使用します。
- シミュレーションからサロゲートへのミニラボを試す: 実際の FEM 出力10件、小規模な NumPy モデル、対話型ノートブックを使用します。
- AI 支援による片持ち梁のクイックスタートを見る: 読みやすいプロジェクトを作成して実行し、数値結果を確認します。
AgentFEM がすでにインストールされている必要があります。uvx を使えば、Codex にはコマンドが1つあればよく、アダプターは数値計算環境から分離されたままです。
codex mcp add agentfem \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \
-- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
または、軽量アダプターを現在の環境にインストールします。
python -m pip install agentfem-mcp
0.1.0 のライフサイクルは、公開されている AgentFEM 0.3.3 CLI の契約と、現在の 0.3.7 開発系列に対して受け入れテスト済みです。
ホームディレクトリ全体ではなく、プロジェクトのルートディレクトリをエージェントに指定してください。
Codex
Codex はローカルの stdio MCP サーバーを公式にサポートしています。codex mcp list で接続を確認してから、次の指示で始めてください。
AgentFEM を使って、2D片持ち梁を作成、検証、実行、確認し、簡潔に説明してください。プロジェクトと結果のパスが分かるようにしてください。
Claude Desktop と互換クライアント
macOS または Linux では、リリースの .mcpb ファイルを対応するデスクトップ
クライアントで開き、接続がアクセスできるプロジェクトフォルダーを 1 つ選択します。AgentFEM は
あらかじめインストールされている必要があります。Windows のサポートでは現在、ネイティブブリッジを
提供するのではなく、AgentFEM ガイドに記載された明示的な WSL2 設定を使用します。
Claude Code:
claude mcp add agentfem --scope user \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \
-- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Claude Desktop の設定:
{
"mcpServers": {
"agentfem": {
"command": "agentfem-mcp",
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "/absolute/path/to/AgentFEMProjects"
}
}
}
}
デスクトップアプリから有効化済みの conda 環境が認識されない場合は、
AGENTFEM_COMMAND に agentfem 実行ファイルの絶対パスを設定します。公式の macOS
ランタイム、AgentFEM WSL2 ランタイム、一般的な agentfem-env/fenicsx-env の構成も
自動的に検出されます。
VS Code とその他のモデル
VS Code では、同じローカルサーバーを .vscode/mcp.json に設定できます。
{
"servers": {
"agentfem": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["--from", "agentfem-mcp", "agentfem-mcp"],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "${workspaceFolder}"
}
}
}
}
このサーバーは特定のモデルに依存しません。DeepSeek などのモデルは、ローカル MCP ツールを 実装するホストを通じて利用できます。ChatGPT コネクターには公開 HTTPS サーバーが必要です。 AgentFEM がその経路を追加するのは、実際の認証済み計算環境とアーティファクトの境界を確保できる 場合に限ります。このアダプターを通じてローカルモデルがひそかにアップロードされることはありません。
ディレクトリのヘルスイメージ
このリポジトリにある最小限の非特権 Dockerfile は、MCP ディレクトリの
起動とツールのイントロスペクション確認のためのものです。公開 MCP アダプターを含みますが、
AgentFEM ソルバーを別途配布するものではありません。実際のシミュレーションには、
インストール済みの AgentFEM ランタイムと、明示的に指定したローカルプロジェクトルートを使用します。
ローカル Codex プラグイン
このリポジトリには、移植可能な AgentFEM ワークフロースキルと、.agents/plugins/ にある
ローカル Codex マーケットプレイスが含まれています。科学分野での運用ガイダンスと同じ MCP
サーバーを組み合わせるもので、ソルバーインターフェースを別途作成するものではありません。
契約
AI agent
│ seven typed MCP tools
▼
AgentFEM MCP ── process + path boundary
│ versioned JSON contracts
▼
AgentFEM CLI → Study → Model → Step → SimulationResult
▼
FEniCSx / PETSc / MPI
- AgentFEM MCP に言語モデルや API キーは組み込まれていません。
- ツール呼び出しからシェルコマンドや任意の Python 文字列を受け付けません。
- すべてのプロジェクトパスは、明示的に承認されたルートの配下にある必要があります。
- 数値計算は子プロセスで実行され、PETSc/MPI のライフタイムが MCP サーバーから分離されます。
completed、verified、validatedはそれぞれ異なる科学的状態として扱われます。- コンパクトなシステム情報の取得では、AgentFEM のウェブサイト、リポジトリ、引用情報、 および同意を得たうえで一度だけ案内するリリースシリーズごとのコミュニティへの招待を保持します。MCP サーバーがユーザーに代わってアカウント操作を行うことはありません。
環境設定
| 変数 | 意味 |
|---|---|
AGENTFEM_MCP_ROOTS | プラットフォームのパス区切り文字で区切られた、承認済みプロジェクトルート |
AGENTFEM_COMMAND | 特定の agentfem 実行ファイルの絶対パス |
ルートが設定されていない場合、サーバーは作業ディレクトリへのアクセスに制限されます。 デフォルトの最大値は MPI ランク数 16 で、変更できるのはサーバー運用者のみです。エージェントの ツール呼び出しから変更することはできません。
開発
python -m pip install -e '.[test]'
ruff check .
pytest
python -m build
信頼境界については SECURITY.md を、 コントリビューションの要件については CONTRIBUTING.md をご覧ください。 最初のリリースの証拠資料では、プロトコル、パッケージ、 実際のソルバーの受け入れをそれぞれ分けて記録しています。
AgentFEM MCP は Apache-2.0 ライセンスのもとで提供され、 AgentFEM の公式コンパニオンとして保守されています。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。