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JCGE Agent Interface

JCGE Agent Interface

本地服务
github.com/equicirco科研与教育05 周前更新

关于 JCGE Agent Interface

JCGE Agent Interface 是面向 Julia JCGE 可计算一般均衡模型工作流的 MCP 服务,供模型开发者和 Agent 使用。它将模型发现与开发指导结合起来,并支持求解、验证、渲染和结果导出。

主要功能

  1. 01发现已安装的 JCGE 包和模块
  2. 02获取模型表达与校准指导
  3. 03列出参考模型示例
  4. 04求解并验证已注册模型
  5. 05渲染模型并导出结果

适用场景

  1. 01组装 CGE 模型前查看可复用模块
  2. 02选择模型表达方式和求解器
  3. 03运行并验证已注册的 RunSpec 模型
  4. 04检查方程并导出模型结果

MCP 相关

通过 MCP stdio 提供 JCGE 发现、指导、模型交互、报告和包维护工具。

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": {
"equicirco-jcgeagentinterface-jl": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/equicirco/jcge-agentinterface-mcp:0.3.1"
]
}
}
}
启动命令docker run -i --rm ghcr.io/equicirco/jcge-agentinterface-mcp:0.3.1

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
ocighcr.io/equicirco/jcge-agentinterface-mcp:0.3.1

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

JCGE AgentInterface 标志

JCGEAgentInterface

什么是 CGE?

可计算一般均衡(CGE)模型是一种定量经济模型,将经济表示为由商品和服务、生产要素、机构以及世界其他地区组成的相互关联的市场。它使用数据(通常是社会核算矩阵)进行校准,并通过数值方法求解非线性方程组,直到均衡条件(零利润、市场出清和收入平衡)在容差范围内成立。

什么是 JCGE?

JCGE 是一个基于 Julia 的模块化 CGE 建模与执行框架。它定义了共享的 RunSpec 结构和可复用模块,使模型能够在不同软件包之间以一致的方式进行组装、验证、求解和比较。

这个软件包是什么?

面向需要发现、加载、求解、验证和检查 JCGE 模型的 Agent 的 MCP 兼容接口层。它通过相同的功能提供精简的操作 API 和标准 MCP stdio 服务。

面向 Agent 的功能有意聚焦于:

  • 发现已安装的 JCGE 软件包及其可用功能,
  • 列出并描述可复用的 JCGEBlocks 组件,
  • 使用 JCGE 模块引导用户开发 CGE 模型,
  • 引导用户选择建模形式,例如等式系统、不等式、MCP/互补性和优化式表示,
  • 使用已发布的 JCGEImportData 适配器引导用户准备源数据,同时保留由模型自行决定的 SAM 构建方式,
  • 使用当前可用的 JCGECalibrate 加载器、SAM 辅助工具、带标签的容器和参数工作流引导用户进行校准,
  • 根据生成的方程引导用户选择求解器并生成报告,
  • 列出已发布的 JCGEExamples 参考模型模块,
  • 求解已注册的 RunSpec 模型,
  • 验证已求解的上下文,
  • 通过 JCGEOutput 渲染已实现的方程、模块和符号,
  • 报告或应用对当前 Julia 环境中已发布 JCGE 软件包的更新。

文档将软件包服务分为发现、建模指导、模型交互、报告、环境维护和 MCP 运行时服务。完整的服务契约及当前限制请参阅 docs/src/services.md。

MCP 服务

标准 MCP 传输方式为:

using JCGEAgentInterface
serve(transport=:mcp_stdio)

最精简的本地 MCP 客户端配置:

{
  "mcpServers": {
    "jcge": {
      "command": "julia",
      "args": [
        "--project=/path/to/JCGEAgentInterface.jl",
        "-e",
        "using JCGEAgentInterface; serve(transport=:mcp_stdio)"
      ]
    }
  }
}

MCP 工具使用 jcge_ 前缀:

  • jcge_capabilities
  • jcge_list_blocks
  • jcge_describe_block
  • jcge_modeling_guide
  • jcge_formulation_guide
  • jcge_solver_guide
  • jcge_import_data_guide
  • jcge_calibration_guide
  • jcge_reporting_guide
  • jcge_list_examples
  • jcge_package_status
  • jcge_update_packages
  • jcge_list_models
  • jcge_load_model
  • jcge_solve
  • jcge_validate_model
  • jcge_render_model
  • jcge_export_results

原有的自定义 JSON 操作协议仍可使用:

serve() 从 stdin 读取 JSON 请求,并将 JSON 响应写入 stdout。

Docker 和 MCP Registry

面向 OCI 的 MCP Registry 元数据在 server.json 中声明。

未来匹配 v*.*.* 的版本标签会触发 .github/workflows/publish-mcp.yml,该工作流将:

  • 验证标签版本是否与 Project.toml 一致,
  • 构建 MCP Docker 镜像,
  • 将镜像推送至 GitHub Container Registry,镜像地址为 ghcr.io/equicirco/jcge-agentinterface-mcp:<release-version>,
  • 更新该版本的 server.json,
  • 通过 GitHub OIDC 将元数据发布到官方 MCP Registry。

Docker 镜像包含 MCP Registry 要求的 MCP 所有权标签:

LABEL io.modelcontextprotocol.server.name="io.github.equicirco/JCGEAgentInterface.jl"

仅编辑此仓库不会执行任何版本发布、打标签、镜像发布或 Registry 发布。

如何引用

如果您使用 JCGE 框架,请引用:

Boero, R. JCGE - Julia 可计算一般均衡框架 [软件],2026 年。 DOI: 10.5281/zenodo.18282436 URL: https://JCGE.org

@software{boero_jcge_2026,
  title  = {JCGE - Julia Computable General Equilibrium Framework},
  author = {Boero, Riccardo},
  year   = {2026},
  doi    = {10.5281/zenodo.18282436},
  url    = {https://JCGE.org}
}

如果您使用此软件包,请引用:

Boero, R. JCGEAgentInterface.jl - 适用于 JCGE 工具的 MCP 兼容 Agent 接口。 [软件],2026 年。 DOI: 10.5281/zenodo.18335121 URL: https://AgentInterface.JCGE.org SourceCode: https://github.com/equicirco/JCGEAgentInterface.jl

@software{boero_jcgeagentinterface_2026,
  title  = {JCGEAgentInterface.jl - MCP-compatible agent interface for JCGE tooling.},
  author = {Boero, Riccardo},
  year   = {2026},
  doi    = {10.5281/zenodo.18335121},
  url    = {https://AgentInterface.JCGE.org}
}

如果您使用特定的带标签版本,请引用 Zenodo 为该版本分配的版本 DOI(更适合精确复现)。

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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。