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quantum-mcp

quantum-mcp

本地服务
andylbrummer.github.io科研与教育226 周前更新
代码仓库访问官网

关于 quantum-mcp

quantum-mcp 是用于量子力学模拟与波函数分析的 MCP 服务，面向科学计算工作流，支持一维和二维薛定谔模拟，并可选用 CUDA 加速。

主要功能

  1. 01一维和二维薛定谔模拟
  2. 02晶格与自定义势能创建
  3. 03波包与平面波生成
  4. 04波函数可观测量分析
  5. 05势能图与演化视频
  6. 06可选 CUDA 加速

适用场景

  1. 01模拟粒子与波的动力学
  2. 02研究隧穿与干涉现象
  3. 03分析波函数可观测量

MCP 相关

向 MCP 客户端提供量子模拟、势能创建、波函数分析和可视化工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "andylbrummer-quantum": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "scicomp-quantum-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx scicomp-quantum-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypiscicomp-quantum-mcp0.1.6

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

scicomp-quantum-mcp

mcp-name: io.github.andylbrummer/quantum-mcp

用于波动力学和薛定谔方程模拟的 MCP 服务。

概览

此服务提供用于量子力学模拟和波函数分析的工具：

  • 薛定谔方程求解器 - 一维和二维含时波动方程模拟
  • 势能创建 - 晶格、自定义势能、谐振子
  • 波函数分析 - 可观测量计算、概率密度、能量分析
  • 波包 - 高斯波包的创建与演化
  • GPU 加速 - 为大型模拟提供可选的 CUDA 加速

安装与使用

# Run directly with uvx (no installation required)
uvx scicomp-quantum-mcp

# Or install with pip
pip install scicomp-quantum-mcp

# With GPU support
pip install scicomp-quantum-mcp[gpu]

# Run as command
scicomp-quantum-mcp

可用工具

势能创建
  • create_lattice_potential - 晶格势能（方形、六边形、三角形）
  • create_custom_potential - 根据数学函数创建自定义势能
  • create_gaussian_wavepacket - 局域高斯波包
  • create_plane_wave - 平面波态
模拟
  • solve_schrodinger - 一维含时薛定谔方程
  • solve_schrodinger_2d - 二维含时薛定谔方程
  • get_task_status - 监控异步模拟
  • get_simulation_result - 获取已完成的模拟数据
分析
  • analyze_wavefunction - 根据波函数计算可观测量
  • visualize_potential - 绘制势能分布
  • render_video - 将概率密度的演化制作成动画

配置

通过环境变量启用 GPU 加速：

MCP_USE_GPU=1 scicomp-quantum-mcp

示例

🎬 可视化演示

精彩的动画演示：

使用 Claude 运行演示：

claude -p "Simulate double-slit interference" \
  --allowedTools "mcp__quantum-mcp__*"
📖 代码示例

请参阅 EXAMPLES.md 中的实用教程：

  • 箱中粒子动力学
  • 双缝干涉图样
  • 量子隧穿
  • 晶格散射
📚 完整文档

请参阅 API 文档 获取完整参考。

属于 Math-Physics-ML MCP 系统

这是一个综合科学计算系统的一部分。请参阅文档，了解完整的生态系统。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。