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MCP Server · 运维云端

tigl MCP

轻量级CPACS/TiGL工作流模型协议服务器,提供确定性JSON工具链和存根实现,适用于航空器几何分析场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python云端部署Docker

快速开始

作者 / 组织
cmudrc
提供方
cmudrc
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

tigl MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

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 -m venv .venv

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 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

tigl-mcp

tigl-mcp 是面向CPACS的轻量级模型上下文协议服务器 TiGL工作流程。当前的实现侧重于确定性, JSON友好的工具,由简单的CPACS/TiGL行为支持,因此是本地的 开发、测试和文档在没有原生几何运行时的情况下保持稳定。

概述

该项目目前提供:

  • 基于FastMCP的服务器,支持stdio和HTTP兼容传输
  • 一组精心策划的CPACS生命周期、检查、导出、采样和参数

工具

  • 使用结构化MCP错误有效载荷进行Pydantic支持的工具验证
  • 确定性CPACS/TiGL替代方案,用于稳定的当地发展和CI

快速入门

需要Python 3.12以上。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
make dev
make test
make ci

通过stdio启动服务器:

tigl-mcp --transport stdio

检查非阻塞HTTP传输配置示例:

PYTHONPATH=src python3 examples/server/http_launch_config.py

例子

这些示例是确定性的,与当前支持的存根一致 实施。

文档

使用以下命令在本地构建文档:

make docs

当前能力边界

  • 默认测试和示例针对的是确定性替代

tigl_mcp.cpacs_stubs.

  • 工具名称、模式和JSON有效负载形状是稳定的。
  • 有意简化几何值;它们反映了当前的存根

而不是完全的原生TiGL保真度。

共享CPACS集成

该MCP包括 CPACS适配器 (src/tigl_mcp/cpacs_adapter.py)那个 将TiGL连接到共享的CPACS飞机分析管道。

它做什么

适配器读取CPACS几何形状(机翼、机身、剖面)并写入 分析结果——组件计数、边界框和STEP导出元数据 --进入 //analysisResults/tigl.

方向XPath
读取.//vehicles/aircraft/model, .//vehicles/profiles
写入.//vehicles/aircraft/model/analysisResults/tigl

作为管道的一部分运行

# As part of the full 4-MCP pipeline (with SU2, pyCycle, Mission)
python pipeline/shared_cpacs_orchestrator.py D150_v30.xml --mcps tigl su2 pycycle mission

# TiGL only
python pipeline/shared_cpacs_orchestrator.py D150_v30.xml --mcps tigl

看 cmudrc/飞机分析 为了 完整的管道文档、版本控制细节和安装说明。

相关MCP服务器

MCP存储库
SU2(CFD空气动力学)CMUDRC/SU2-MCP
pyCycle(发动机循环)cmudrc/pycycle-mcp
任务(轨迹/燃料)cmudrc/任务mcp

贡献

贡献指南 CONTRIBUTING.md.

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

航空器分析Python本地部署几何建模CPACS工具TiGL集成模型协议

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

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。
  • 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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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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常见问题

5 条

tigl MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,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。

tigl 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

tigl 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。

tigl 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。

tigl MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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