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MCP Server · AI代理

Pythia MCP

Pythia是一个基于Lilith库的MCP服务器,为AI助手提供28种粒子物理分析工具,用于约束超出标准模型的物理现象。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 20
PythonClaudeAI代理

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作者 / 组织
consigcody94
提供方
consigcody94

工具数量

20

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0

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仓库热度

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2 个

MCP World

选型结论

Pythia MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 20 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 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

pip install numpy scipy

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

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 对应的运行时,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 20 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

直接来自克劳德的大型强子对撞机希格斯测量,超越了标准模型物理学。

Pythia包裹着 莉莉丝 库作为MCP服务器,

让AI助手访问28个粒子物理分析工具。

入门指南 • 工具 • 例子 • 建筑 • 引用

\[!重要\]

概述

2012年在欧洲核子研究中心发现的125 GeV希格斯玻色子是电弱对称性破缺的基石。对其与其他粒子耦合的精确测量为标准模型(BSM)之外的物理学提供了最强大的探针之一。

Pythia将这一前沿物理学与对话式人工智能联系起来。你可以问Claude,而不是手动运行Python脚本和解析XML:

*“大型强子对撞机的数据对tan(beta)=2的II型双希格斯双态模型有什么限制?”*

在后台,Pythia生成经过验证的XML输入,对完整的ATLAS+CMS数据集调用Lilith的似然引擎,并返回结构化结果——所有这些都是通过 模型上下文协议.

入门指南

先决条件

|要求|版本| |:--|:--| |Node.js |>=18.0| |Python |>=3.6| |NumPy+SciPy |最新版本|

安装

git clone https://github.com/consigcody94/pythia-mcp.git
cd pythia-mcp
npm install
npm run build
pip install numpy scipy

配置Claude桌面版

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pythia": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/pythia-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "LILITH_DIR": "/path/to/pythia-mcp/lilith",
        "PYTHON_CMD": "python3"
      }
    }
  }
}

验证

cd lilith
python run_lilith.py userinput/example_couplings.xml

你应该看到一个 -2log(likelihood) 值打印到stdout。

工具

Pythia暴露 28工具 分为四类。

岩心分析

|工具|说明| |:--|:--| | compute_likelihood |对于任何BSM耦合或信号强度场景,计算-2 log(L)| | compute_sm_likelihood |标准模型参考似然| | compute_pvalue |用于与SM或最佳拟合进行模型比较的P值| | scan_1d |具有似然分布的1D参数扫描(并行执行)| | scan_2d |轮廓图的二维参数扫描(并行执行)|

数据管理

|工具|说明| |:--|:--| | list_experimental_data |浏览Lilith的内置ATLAS/CMS/Tevatron数据集| | get_dataset_info |检查特定的实验XML测量文件| | search_hepdata |查询 HEPData 数据 新结果存储库| | fetch_hepdata_record |通过INSPIRE ID或记录编号下载HEPData记录| | update_database |检查HEPData以获取新的信号强度出版物| | get_latest_higgs_data |汇总HEPData+CERN开放数据的最新测量结果|

物理模型

|工具|说明| |:--|:--| | analyze_2hdm |希格斯双重模型(I型、II型,Lepton特异性,翻转)| | analyze_singlet_extension |希格斯单态扩展与混合角| | get_sm_predictions |7-14TeV时的SM横截面和分支比| | convert_to_signal_strength |将减少的耦合转换为信号强度值| | validate_input |在不运行完整计算的情况下验证Lilith XML输入| | get_version_info |库和数据库版本信息|

CERN开放数据

|工具|说明| |:--|:--| | search_cern_opendata |搜索CERN开放数据门户| | get_cern_opendata_record |按ID检索记录元数据| | list_cern_opendata_files |列出可下载的记录文件|

例子

检查SM一致性

*“计算标准模型的可能性,并告诉我希格斯数据是否与SM一致。”*

测试改进型联轴器

*“计算C_t=0.9,C_V=1.1的可能性”*
{ "mode": "couplings", "Ct": 0.9, "CV": 1.1 }

双希格斯模型

*“分析tan(β)=2且sin(β-α)=0.99的II型2HDM”*
{ "type": "II", "tanBeta": 2, "sinBetaMinusAlpha": 0.99 }

参数扫描

*“从0.8到1.2扫描C_V-C_F平面”*
{
  "param1": { "name": "CV", "min": 0.8, "max": 1.2, "steps": 50 },
  "param2": { "name": "CF", "min": 0.8, "max": 1.2, "steps": 50 }
}

物理参考

减少耦合(kappa框架)

kappa框架将SM-Higgs耦合的偏差参数化为乘法修正:

|参数|说明|SM值| |:--|:--|--:| |C_V|矢量玻色子耦合(W,Z)|1.0| |C_t|顶夸克耦合|1.0| |C_b |底夸克耦合|1.0| |C_C|魅力夸克耦合|1.0| |C_tau|tau轻子耦合|1.0| |C_mu|Muon耦合|1.0| |C_g|有效胶子耦合(环诱导)|1.0| |C_gamma |有效光子耦合(环路诱导)|1.0|

信号强度μ=σ_obs/σ_SM。μ=1的值与标准模型一致。

支持的生产和衰变模式

生产:ggH、VBF、WH、ZH、ttH、tH、bbH

衰变:γγ、ZZ、WW、bb、ττ、μμ、cc、Zγ、gg、不可见

建筑

pythia-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts           # MCP server, request handlers, tool dispatch
│   ├── utils.ts           # Validation, XML generation, physics models
│   └── utils.test.ts      # Unit tests (71 tests via Vitest)
├── lilith/                # Bundled Lilith-2 library
│   ├── run_lilith.py      # CLI entry point
│   ├── lilith/            # Core Python package
│   │   ├── main.py        # Lilith class — likelihood engine
│   │   └── internal/      # Couplings, BRs, likelihood computation
│   ├── data/              # Experimental database (ATLAS, CMS, Tevatron)
│   └── userinput/         # Example XML input files
├── .github/workflows/     # CI: build (Node 18/20/22) + test
├── package.json
├── tsconfig.json
└── vitest.config.ts

安全

  • 输入验证 --所有耦合、质量和分支比参数在使用前都经过范围检查。
  • XML注入预防 --所有用户提供的值在嵌入XML之前都会被转义。
  • 路径遍历保护 --根据基目录解析和验证数据集路径。
  • ReDoS防御 --用户提供的正则表达式模式有长度限制,并检查了危险的构造。
  • API安全 --HTTP请求强制执行30秒超时、重定向深度限制和TTL响应缓存。
  • 子流程限制 --Python进程输出的上限为1MB,以防止内存耗尽。

发展

npm install          # Install dependencies
npm run build        # Compile TypeScript
npm test             # Run unit tests
npm run test:watch   # Run tests in watch mode
npm run dev          # Run with ts-node (development)

环境变量

|变量|默认值|描述| |:--|:--|:--| | LILITH_DIR | ../lilith (相对于dist)| Lilith安装路径| | PYTHON_CMD | python3 |Python解释器命令|

引用

如果你在研究中使用Pythia,你必须引用Lilith的论文:

@article{Bernon:2015hsa,
    author  = "Bernon, J\'er\'emy and Dumont, B\'eranger",
    title   = "{Lilith: a tool for constraining new physics from Higgs measurements}",
    journal = "Eur. Phys. J. C",
    volume  = "75",
    pages   = "440",
    year    = "2015",
    doi     = "10.1140/epjc/s10052-015-3645-9",
    eprint  = "1502.04138",
    archivePrefix = "arXiv"
}

@article{Kraml:2019sis,
    author  = "Kraml, Sabine and others",
    title   = "{Lilith-2: improved constraints on new physics from Higgs measurements}",
    year    = "2019",
    eprint  = "1908.03952",
    archivePrefix = "arXiv"
}

致谢

| | | |:--|:--| | Sabine Kraml和Lilith团队 |格勒诺布尔LPSC——物理引擎| | ATLAS和CMS合作 |希格斯玻色子测量| | HEPData 数据 |达勒姆/欧洲核子研究中心——数据档案| | Anthropic |模型上下文协议|

参考文献

|资源|链接| |:--|:--| |百合二号来源| | |莉莉丝纸| arXiv:1502.04138 | | HEPData | Hepdata.net | |CERN开放数据| opendata.cern.ch | |LHC希格斯XS WG| twiki.cern.ch/LCHPhysics/LHCHWG | |模型上下文协议| 模型上下文协议.io |

许可证

GNU通用公共许可证v3.0 --Pythia和捆绑的Lilith库都获得了GPL-3.0许可。

*“希格斯玻色子是理解宇宙质量起源的关键。”*

--彼得·希格斯

专为开放科学和粒子物理研究而设计。

工具与能力

工具数量

20

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

粒子物理Python本地部署Higgs玻色子MCP服务器AI助手物理计算

支持客户端

Claude

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

  • 工具数量 20 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,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 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。

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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

Pythia MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install numpy scipy,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Pythia MCP 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Pythia MCP 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。

Pythia MCP 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。

Pythia MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 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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