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glazemath

glazemath

本地服务
github.com/CloudCorpRecords游戏娱乐01 周前更新

关于 glazemath

glazemath 是用于陶瓷釉料计算和个人 Glazecalc 记录的本地 MCP 桥接服务及命令行工具。它将配方分析、材料替代和混合规划与已保存的配方、库存、烧成记录及笔记结合起来。

主要功能

  1. 01分析配方并检查烧成限值
  2. 02搜索材料并推荐替代品
  3. 03求解目标分子式并匹配现有材料
  4. 04规划直线、三轴和渐变混合
  5. 05管理配方、材料和库存
  6. 06读取和更新烧成记录与笔记

适用场景

  1. 01检查釉料配方是否符合烧成限值
  2. 02为稀缺材料寻找替代品
  3. 03规划试片混合方案
  4. 04将烧成结果与配方关联记录

MCP 相关

它通过本地 MCP 服务提供 Glazecalc 托管的 MCP 工具,并将调用转发至上游。工具涵盖计算和调用者自己的账户记录。

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": {
"cloudcorprecords-glazemath": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/glazemath"
]
}
}
}
启动命令npx -y @reneturcios/glazemath

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
npm@reneturcios/glazemath0.1.0
ocighcr.io/cloudcorprecords/glazemath:0.1.0

工具

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收录的工具列表 · 更新于 1 周前

参数类型必填说明
limitinteger否返回材料的最大数量(1 至 50)。
querystring是名称中的词语,例如 "custer"、"ferro 3134" 或 "kaolin"。
regionenum否陶艺家购买材料的地区,以便推荐当地有售的材料:US、UK、EU 或 AU。省略则不限定地区。US | UK | EU | AU
categorystring否仅限此类别:feldspar、clay、frit、flux、silica……
includeColorantsboolean否同时搜索着色剂和乳浊剂。

详细介绍

glazemath

glazemath 是一个小型本地桥接工具,可连接托管的 Glazecalc MCP 服务,处理陶瓷釉料化学。它可以在共享 库中查找材料,计算配方的单位分子式(Seger)、 根据烧成温度的已公布限值检查配方、转换锥号和温度、 查找已停产材料的替代品、用现有材料重新配制配方、 求解目标分子式,并为测试片规划线性、三轴和渐变 混合配方。它还可以访问调用者自己的 Glazecalc 账户: 已保存的配方、私有材料、现有库存、烧成记录、 笔记本条目、设置和回收站。

该桥接工具不保存任何釉料数据。它会在本地提供上游 服务的工具列表,该列表与从实时端点捕获的内容完全 一致;并将每次工具调用转发至上游,原样返回结果。 它可以更改的每条记录都属于调用者自己的账户;捕获的 工具中不存在发送、付款或第三方界面。

工具

参考与计算:

  • search_materials — 按名称、别名或制造商查找材料库中的材料。必需:query。
  • get_material — 获取一种材料库材料的信息:氧化物、烧失量、替代材料和危害。必需:name。
  • analyze_recipe — 分析配方的单位分子式、氧化物分组、二氧化硅与氧化铝之比、膨胀率和 Stull 图位置。必需:lines。
  • check_limits — 根据配方的烧成条件,检查配方是否符合建议限值。必需:lines。
  • convert_cone_temperature — 在 Orton 或 SK 锥度与温度之间转换。无必需字段。
  • suggest_substitutes — 为配方中已停产或短缺的材料推荐现代替代品。必需:lines。
  • match_from_materials — 仅使用列出的材料重新配制配方。必需:lines、have。
  • solve_target — 配制分子式或分析结果接近目标单位分子式或分析结果的配方。必需:target。
  • blend_recipes — 在两种或三种配方之间生成线性或三元混合试片。必需:a、b。
  • vary_material — 生成渐变试片,展示一种材料在不同用量范围内的影响。必需:recipe、material、to。
  • compare_recipes — 并排逐项比较两种配方的氧化物。必需:a、b。
  • search_guides — 搜索面向陶艺家的通俗指南。必需:query。

你的账户记录:

  • list_recipes — 按时间倒序列出已保存的配方,并支持搜索和烧成条件筛选。无必需字段。
  • get_recipe — 获取一份已保存的配方,并重新计算其分子式。必需:id。
  • list_my_materials — 列出你自己账户中保存的材料。无必需字段。
  • get_shelf — 获取标记为现有库存的材料。无必需字段。
  • match_with_what_i_have — 仅使用库存材料重新配制配方。无必需字段。
  • list_firings — 列出已保存的烧成记录。无必需字段。
  • get_firing — 获取一条烧成记录。必需:id。
  • list_notes — 列出笔记条目。无必需字段。
  • get_my_settings — 获取你保存的设置。无必需字段。
  • create_recipe — 保存新配方。必需:title、lines。
  • update_recipe — 修改已保存的配方。必需:id。
  • add_notebook_entry — 添加笔记条目。必需:content。
  • add_my_material — 保存一种包含分析数据的私人材料。必需:name、analysis。
  • update_my_material — 修改一种私人材料。必需:id。
  • add_to_shelf — 将材料标记为现有库存。必需:materials。
  • remove_from_shelf — 从库存中移除材料。必需:materials。
  • undo_shelf_change — 撤销上次库存变更。无必需字段。
  • move_to_trash — 将一条你自己的记录移至垃圾桶。必需:kind、id。
  • create_firing_log — 保存新的烧成记录。必需:title、columns、rows。
  • add_firing_rows — 向烧成记录添加读数。必需:id、rows。
  • link_firing — 保存一条将配方与烧成记录关联的测试结果。必需:recipeId、firingId。

计算结果依据已发表的数据,仅供参考, 并非测试结果,也不保证食品安全 — 最终以烧成试片为准。

配置

  • GLAZECALC_MCP_URL(可选)— 覆盖上游 端点。默认值为 https://glazecalcapp.com/mcp。(此覆盖钩子 是本次重建自行标注的还原内容。)
  • GLAZECALC_API_KEY(可选)— 设置后,每个 上游请求都会携带 Authorization: Bearer <key> 标头,使用 调用者自己的 Glazecalc 令牌;原始版本的 注册表记录将其限定为调用者自己的已保存 记录。未设置时,不会发送密钥标头。 (标头名称由原始版本的注册表记录确定;Bearer 方案和 此环境变量转发均为标注的还原内容 — 原始界面是在未提供密钥的情况下捕获的。)
转发机制

首次调用工具时,客户端会与上游建立一个可流式传输的 HTTP 会话:先发送 JSON-RPC initialize 请求(protocolVersion 2025-03-26,clientInfo 名称为 glazemath),然后发送 notifications/initialized 通知,最后发送携带调用方参数且不作更改的 tools/call 请求。如果上游在 initialize 响应中返回 Mcp-Session-Id 标头,该值会随会话的每个后续请求发送,并在进程的整个生命周期内复用该会话。响应可能以普通 JSON 或服务器发送事件的形式到达;两种形式都会读取。

成功的上游结果会原样传递,包括上游设置的任何 isError 标志。 失败情况——JSON-RPC 错误、非 2xx 状态、无法读取响应,或无法完成的请求——会作为 isError 结果返回,其文本以 glazemath error: 开头(此呈现方式是本次重建自行标注的还原)。

CLI

每个工具也可作为子命令使用,并接受一个 JSON 参数字符串:

npx @reneturcios/glazemath search_materials '{"query":"custer"}'
npx @reneturcios/glazemath analyze_recipe '{"lines":[{"material":"Custer Spar","amount":30}]}'
npx @reneturcios/glazemath get_shelf
npx @reneturcios/glazemath --version

退出代码:成功时为 0,结果带有 isError 时为 1,用法错误时为 2。

MCP 服务

npx -y @reneturcios/glazemath mcp

MCP 客户端配置:

{
  "mcpServers": {
    "glazemath": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/glazemath", "mcp"]
    }
  }
}

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/glazemath
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/glazemath --version

容器的默认命令是 mcp,因此第一种形式是 stdio MCP 服务;其他参数会照常传递给 CLI。

开发

npm install
npm run build
npm test
npm run dev

测试套件完全通过模拟的 JSON-RPC 上游运行,不会发起实时网络调用。

许可证

MIT — 参见 LICENSE。

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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。