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MCP Server · AI代理

Montage MCP Server

Montage MCP Server 是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务,用于生成天文图像拼接工作流,支持通过自然语言在Claude Desktop中创建复杂的天文数据处理工作流。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaudeAI代理Claude Desktop

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作者 / 组织
hyperflow-wms
提供方
hyperflow-wms
运行时
Python

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选型结论

Montage MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 tests/test_mcp_server.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "montage-mcp-server": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "tests/test_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

蒙太奇MCP服务器

MCP(模型上下文协议)服务器,使用 蒙太奇工具包.在Claude Desktop中使用自然语言创建处理天文测量数据的复杂工作流程。

版本: 1.2.0

特性

  • 自然语言接口:使用Claude Desktop中的对话命令生成工作流
  • 对象名称解析:使用天体名称(M31、NGC 7293)而不是坐标
  • 多重调查支持:2MASS(近红外)、DSS(光学)、SDSS(多波段光学)
  • 多种输出格式:以YAML(传统)、WfCommons WfFormat(JSON)、HyperFlow(JSON)或所有格式同时生成工作流
  • 统一工作流生成:默认模式在具有共享元数据的单个目录中生成HyperFlow和WfFormat
  • 大型工作流支持:通过基于文件的输出和卷装载处理大于1MB的工作流
  • 完整蒙太奇v6.0:所有70多个蒙太奇二进制文件都已编译并准备就绪

快速开始

1.使用Docker运行(推荐)

# Pull the pre-built image (once available)
docker pull hyperflowwms/montage-mcp-server:latest

# Or build locally
docker build -t montage-mcp-server:latest .

2.配置克劳德桌面

添加到您的 claude_desktop_config.json:

Linux/Mac:

{
  "mcpServers": {
    "montage-workflow": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-v", "/path/to/workflows:/workflows",
        "montage-mcp-server:latest"
      ]
    }
  }
}

Windows(WSL):

{
  "mcpServers": {
    "montage-workflow": {
      "command": "wsl.exe",
      "args": [
        "-e", "docker", "run", "--rm", "-i",
        "-v", "/home/username/montage-workflows:/workflows",
        "montage-mcp-server:latest"
      ]
    }
  }
}

替换 /path/to/workflows 使用您所需的工作流输出目录。

3.重新启动克劳德桌面

4.使用自然语言

"Generate a Montage workflow for the Orion Nebula using 2MASS J, H, K bands"
"Create a 0.5 degree mosaic of M31 in HyperFlow format"
"What astronomical surveys are supported?"

MCP工具

generate_montage_workflow

生成完整的蒙太奇工作流程。

参数:

  • center (必填):对象名称(“M31”)或坐标(“10.68 41.27”)
  • degrees (必填):马赛克尺寸(0.1至10度)
  • bands (必填):调查带阵列(例如。, ["2mass:j:red"])
  • output_format (可选):“两者”(默认-生成HyperFlow+WfFormat)、“yaml”(传统)、“WfFormat”(WfCommons)或“HyperFlow”
  • workflow_name (可选):自定义工作流名称

退货: 包含文件位置和统计信息的工作流摘要

输出格式:

  • 两者 (默认):生成两者 workflow.json (HyperFlow)和 workflow-wfformat.json (WfCommons)在一个目录中
  • 超流:HyperFlow JSON格式(workflow.json)
  • wfformat:WfCommons WfFormat JSON(workflow-wfformat.json)
  • YAML:传统的YAML格式(workflow.yml)

list_supported_surveys

列出所有可用的天文测量及其波段。

validate_workflow

验证工作流YAML结构。

analyze_workflow

生成有关工作流的统计信息。

compile_to_hyperflow

将YAML工作流转换为HyperFlow JSON格式。

支持的调查

2MASS(2微米全天巡天)

覆盖整个天空的近红外测量。

  • 乐队: j (1.25μm), h (1.65μm), k (2.17微米)
  • 示例: 2mass:j:red

数字化巡天

用照相底片进行光学巡天。

  • 乐队: DSS2B (蓝色), DSS2R (红色), DSS2IR (红外线)
  • 示例: dss:DSS2R:red

斯隆数字巡天

现代多波段光学测量。

  • 乐队: u, g, r, i, z
  • 示例: sdss:g:green

颜色映射

第三个组件映射到RGB通道:

  • :red → 红色通道
  • :green → 绿色通道
  • :blue → 蓝色通道

RGB工作流程示例:

{
  "center": "M17",
  "degrees": 0.5,
  "bands": ["2mass:j:blue", "2mass:h:green", "2mass:k:red"]
}

建筑

组件

  1. MCP服务器 (mcp-server/server.py)-基于FastMCP的服务器,实现mcp协议
  2. 工作流生成器 (蒙太奇工作流yaml.py)-创建与WMS无关的yaml工作流
  3. HyperFlow编译器 (yaml2hyperflow.py)-将YAML转换为HyperFlow JSON
  4. 验证器 -validate-workflow.py,工作流状态.py

工作流输出

大型工作流(>1MB)保存到 /workflows 目录:

格式: {object}_{size}deg_{timestamp}.{ext}

例子: M31_0.5deg_20251026_143022.json

发展

本地设置

git clone https://github.com/hyperflow-wms/montage-mcp-server.git
cd montage-mcp-server
docker build -t montage-mcp-server:latest .
python3 tests/test_mcp_server.py

项目结构

montage-mcp-server/
├── Dockerfile                   # Container definition
├── README.md                    # This file
├── montage-workflow-yaml.py     # Workflow generator
├── yaml2hyperflow.py            # HyperFlow compiler
├── validate-workflow.py         # Validator
├── workflow-stats.py            # Analyzer
├── example-*.sh                 # Usage examples
├── mcp-server/
│   ├── server.py                # MCP server
│   └── requirements.txt         # Dependencies
└── tests/
    └── test_mcp_server.py       # Tests

故障排除

“生成工作流时出错”,没有详细信息

原因:网络问题或坐标无效\ 解决方案:验证对象名称,检查网络,尝试显式坐标

“未找到图像”

原因:调查未覆盖该地区\ 解决方案:尝试2MASS(最佳覆盖),减小区域大小

卷装载不工作(Windows)

原因:路径格式或WSL问题\ 解决方案:使用WSL路径(/home/user/workflows),在Docker桌面中启用WSL集成

大型工作流超时

原因:复杂的工作流程需要时间\ 解决方案:从小角度(0.2-0.5度)开始,最初使用单波段

演出

区域波段任务时间大小
0.1°110-205-10s10-20KB
0.2°130-5010-20s30-50KB
0.5°1100-20030-60s100-200KB
0.5°3300-6001-2分钟300-600 KB
1.0°31000-20002-5min1-2MB

资源:图像~920 MB,建议使用1 GB内存

测试

快速测试

# Test workflow generation in all formats
cd tests/integration
./test-all-formats.sh

# Run a generated workflow
./run-workflow.sh ../../test-output/M17_0.2deg_YYYYMMDD_HHMMSS

测试用例

测试用例描述时间目的
small-1bandM17,0.2°,1波段~6min快速验证
medium-3bandM17,0.2°,3个波段~17min全功能测试
large-3bandNGC 7293,0.5°,3个波段~50min应力测试

看 测试/集成/README.md 获取详细的测试文档。

贡献

欢迎投稿!分叉,创建特征分支,添加测试,提交PR。

测试要求:所有PR应包括测试并通过 ./tests/integration/test-all-formats.sh

许可证

MIT许可证-请参阅许可证文件

鸣谢

  • 蒙太奇: http://montage.ipac.caltech.edu
  • MCP协议: https://modelcontextprotocol.io
  • HyperFlow: https://github.com/hyperflow-wms
  • 占星术: https://www.astropy.org

引用

@software{montage_mcp_server,
  title = {Montage MCP Server},
  author = {HyperFlow WMS Team},
  year = {2025},
  url = {https://github.com/hyperflow-wms/montage-mcp-server}
}

支持

  • 问题: https://github.com/hyperflow-wms/montage-mcp-server/issues
  • 讨论: https://github.com/hyperflow-wms/montage-mcp-server/discussions
  • HyperFlow: https://hyperflow-wms.github.io

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

天文数据处理Python本地部署工作流生成自然语言接口天文图像拼接科学计算

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Montage MCP Server

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0stdio有1 个2026-05-17
Everything Claude Code

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0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

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13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

MCP World

11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Montage MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 tests/test_mcp_server.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Montage MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Montage MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Montage MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Montage MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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