viznoir

viznoir

VTK があれば十分です。AI エージェントのための、映画品質の科学可視化です。

できること

AI エージェントが VTK のレンダリングパイプラインをすべて利用できる MCP サーバーです。ParaView の GUI、Jupyter ノートブック、ディスプレイサーバーは必要ありません。エージェントがシミュレーションデータを読み込み、フィルターを適用し、映画品質の画像をレンダリングして、アニメーションをエクスポートします。すべてヘッドレスで実行できます。

対応クライアント： Claude Code · Cursor · Windsurf · Gemini CLI · 任意の MCP クライアント

クイックスタート

1. インストール

pip install viznoir

# With optional extras
pip install "viznoir[mesh]"       # meshio + trimesh (50+ formats)
pip install "viznoir[composite]"  # Pillow + matplotlib (split_animate)
pip install "viznoir[all]"        # everything

Python ≥3.10 が必要です。VTK のホイールが自動でインストールされます（EGL によるヘッドレスレンダリングに対応）。

2. 動作確認

mcp-server-viznoir --help    # server entry point
python -c "import viznoir; print(viznoir.__version__)"

3. MCP クライアントで使用する

MCP クライアントの設定（claude_desktop_config.json、~/.cursor/mcp.json など）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "viznoir": {
      "command": "mcp-server-viznoir",
      "env": {
        "VIZNOIR_DATA_DIR": "/path/to/your/simulation/data",
        "VIZNOIR_OUTPUT_DIR": "/path/to/output"
      }
    }
  }
}

次に、AI エージェントに依頼します。

「cavity.foam を開き、映画のようなライティングで圧力場をレンダリングしてから、物理量を分解したストーリーを作成してください。」

4. または Python ライブラリとして使用する（上級者向け）

すべてのツール実装は async 関数としてインポートできます。VTKRunner を渡し、結果を await します。

import asyncio
from viznoir.core.runner import VTKRunner
from viznoir.tools.inspect import inspect_data_impl
from viznoir.tools.render import render_impl

async def main():
    runner = VTKRunner()

    meta = await inspect_data_impl(file_path="cavity.foam", runner=runner)
    print(meta["fields"], meta["timesteps"])

    result = await render_impl(
        file_path="cavity.foam",
        field_name="p",
        runner=runner,
        colormap="Cool to Warm",
        camera="isometric",
        width=1920, height=1080,
        output_filename="pressure.png",
    )
    print(result.file_path)

asyncio.run(main())

ツールの詳細については、ドキュメントをご覧ください。

機能

カテゴリ	ツール
レンダリング	render · cinematic_render · batch_render · volume_render
フィルター	slice · contour · clip · streamlines · pv_isosurface
解析	inspect_data · inspect_physics · extract_stats · analyze_data
プローブ	plot_over_line · integrate_surface · probe_timeseries
アニメーション	animate · split_animate
比較	compare · compose_assets
エクスポート	preview_3d · execute_pipeline

22 個のツール · 12 個のリソース · 4 個のプロンプト · 50 種類以上のファイル形式（OpenFOAM、VTK、CGNS、Exodus、STL、glTF など）

ショーケース — 10 分野、1 つのパイプライン

以下の各フレームは、単一の MCP ツール呼び出しで生成されています。GUI も後処理も ParaView も不要です。 注釈は、VTK ネイティブのテキストアクターとリーダー線を使い、3D シーン内に描画されます。Photoshop も matplotlib のオーバーレイも不要です。

物理に基づくアニメーション

7 つのプリセットが、生のシミュレーションデータをそのまま公開可能なモーションに変換します。それぞれが描画プリミティブを物理現象に結び付けます。

プリセット	物理現象	描画
streamline_growth	ラグランジュ移流	時間経過に伴う粒子の経路線の延長
clip_sweep	圧力勾配の断面	移動するクリップ平面
layer_reveal	CT 密度分類	等値面を段階的に積み重ね
iso_sweep	軌道トポロジー	カメラを周回させながらの等値スイープ
warp_oscillation	構造モード形状	ベクトルによる変形で生じる調和変位
light_orbit	斜め照明	マテリアルを見せる回転キーライト
threshold_reveal	特徴階層	外側から内側へ閾値を段階的に除去

ストーリー構成（compose_assets）

レイアウト：story（縦方向のナラティブ）・grid（N×M の比較）・slides（16:9 の基調講演）・video（トランジション付き MP4）

インタラクティブなギャラリー全体： https://kimimgo.github.io/viznoir/#showcase

アーキテクチャ

  prompt                    "Render pressure from cavity.foam"
    │
  MCP Server                22 tools · 12 resources · 4 prompts
    │
  VTK Engine                readers → filters → renderer → camera
    │                       EGL/OSMesa headless · cinematic lighting
  Physics Layer             topology analysis · context parsing
    │                       vortex detection · stagnation points
  Animation                 7 physics presets · easing · timeline
    │                       transitions · compositor · video export
  Output                    PNG · WebP · MP4 · GLTF · LaTeX

数字で見る

22 個の MCP ツール	24 個の VTK フィルター
10 分野	19 種類のネイティブファイル形式
6/6 種類の VTK データ型	meshio 経由で 50+ 種類の形式

ドキュメント

ホームページ： kimimgo.github.io/viznoir

開発者向けドキュメント： kimimgo.github.io/viznoir/docs — ツールの完全なリファレンス、分野別ギャラリー、アーキテクチャガイド

ライセンス

MIT