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MCP Server · AI代理

Welding Design MCP

基于FastMCP的Model Context Protocol服务器,专注于焊接工艺设计领域,提供标准化MCP协议接口、焊接场景解析和多Agent协作功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
PythonAI代理工作流自动化

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作者 / 组织
CodeGlimmer
提供方
CodeGlimmer
运行时
Python

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3

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MCP World

选型结论

Welding Design MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 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

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

uv run python -m welding_app.servers.mcp_server

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 3 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

Welding Design MCP

基于 FastMCP 的 Model Context Protocol 服务器,专注于焊接工艺设计领域。

功能特性

核心能力

  • MCP 服务器 - 提供标准化的 MCP 协议接口,支持 SSE 传输
  • 焊接场景解析 - 支持解析 txt、json、robx 格式的焊接场景文件
  • 多 Agent 协作 - 主 Agent、解析 Agent、检查 Agent 三者协同工作
  • 焊接顺序优化 - 提供遗传算法 + 2-opt 局部搜索的焊点排序优化

支持的文件格式

格式说明
.txt文本描述文件,用户提供尽可能丰富的文本信息
.json结构化 JSON,定义焊点和焊缝
.robxABB RobotStudio 导出格式,可提取焊接路径点

快速开始

环境要求

  • Python: 3.13+
  • uv (包管理工具)

安装

# 安装依赖
uv sync

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

启动 MCP 服务器

# 使用 npm 脚本
npm run mcp

# 或直接运行
uv run python -m welding_app.servers.mcp_server

服务器将在 http://0.0.0.0:8000 启动,使用 SSE 传输协议。

MCP Inspector 调试

npm run inspect

项目结构

welding_design_mcp/
├── welding_app/
│   ├── agents/                    # AI Agent 模块
│   │   ├── main_agent.py         # 主 Agent(任务构建与审计)
│   │   ├── main_agent_tools.py   # 主 Agent 工具
│   │   ├── types.py              # 任务类型定义
│   │   └── sub_agents/
│   │       ├── welding_scenario_parsing_agent/   # 场景解析 Agent
│   │       ├── welding_scenario_parsing_checker/ # 场景解析检查 Agent
│   │       └── welding_plan_agent/              # 焊接计划 Agent(开发中)
│   │
│   ├── algorithm/                 # 算法模块
│   │   └── sort_algo/            # 焊接顺序排序算法
│   │       ├── solder_joint_sort.py            # 基础遗传算法
│   │       └── solder_joint_sort_with_2opt.py  # GA + 2-opt 混合算法
│   │
│   ├── database/                  # 数据库
│   └── welding_scenario/          # 焊接场景模型
│       ├── welding_scenario.py    # 场景模型
│       ├── solder_joint.py        # 焊点模型
│       ├── weld_seam.py           # 焊缝模型
│       └── materials.py           # 材料枚举
│
├── servers/                       # 服务器实现
│   ├── mcp_server.py              # MCP 主服务器
│   └── file_transfer.py           # 文件传输服务
│
├── server_tools/                  # 服务器工具
│   ├── main_agent/                # 主 Agent 工具注册
│   └── file_transfer/             # 文件传输工具注册
│
├── prompts/                       # Agent 提示词模板
│   ├── to_main_agent/             # 主 Agent 提示词
│   ├── to_welding_scenario_parsing_agent/
│   └── to_welding_scenario_parsing_checker/
│
└── pyproject.toml

核心概念

焊接场景 (Welding Scenario)

焊接场景是本系统的核心数据模型,包含:

  • 焊点 (Solder Joint) - 3D 坐标、材料、表面法线、连接部件等信息
  • 焊缝 (Weld Seam) - 几何线段及其控制点(焊点)

焊接任务 (Welding Task)

WeldingTask:
  scenario_id: str           # 关联的场景 ID
  content: str               # 任务描述
  requirements: list[        # 需求列表
    {
      content: str,          # 需求内容
      importance: int,       # 优先级 (0-3)
      target_object: str,    # 目标对象
      additional_info: str   # 额外信息
    }
  ]
  addtional_info: str        # 额外任务信息

任务状态机

PARSING (解析) → DESIGN (设计) → SIMULATION (仿真) → FINAL (完成)

多 Agent 工作流

外部 Agent
    ↓
主 Agent (构建 WeldingTask)
    ↓
解析 Agent (解析场景文件)
    ↓
检查 Agent (验证解析结果)
    ↓
焊接计划 Agent (生成焊接顺序) [开发中]

焊接顺序优化算法

算法说明

系统提供两种焊点排序算法,均基于遗传算法 (GA):

1. 基础遗传算法 (solder_joint_sort.py)
  • 贪心初始化
  • PMX 交叉
  • 逆转变异
  • 自适应突变率
2. GA + 2-opt 混合算法 (solder_joint_sort_with_2opt.py)

在基础算法上增加:

  • 2-opt 局部搜索优化
  • 预计算距离矩阵
  • 更多迭代次数和早停耐心值

优化目标

热集中度最小化:

$$H = \sum_{i=1}^{n-1} \frac{1}{d_{i,i+1} + \epsilon}$$

其中 $d_{i,i+1}$ 是相邻焊点间的欧氏距离。

使用示例

from welding_app.algorithm.sort_algo.solder_joint_sort import sort_solder_joints

points = {
    0: (0.0, 0.0, 0.0),
    1: (10.0, 0.0, 0.0),
    2: (20.0, 0.0, 0.0),
}

best_order, best_fitness, history = sort_solder_joints(
    points,
    population_size=200,
    num_generations=500,
    random_seed=42,
)

MCP 工具

文件上传

upload_welding_scenario(
    file_local_location: str,   # 文件本地路径
    file_description: str       # 文件描述
) -> UploadWeldingScenarioResult

文件查询

get_uploaded_file_info(
    id: str | None  # 传入 ID 查询单个,不传则查询全部
) -> FilesInfo

主 Agent 对话

chat_with_main_agent(
    message: str,    # 对话内容
    thread_id: int   # 线程 ID
) -> MainAgentResponse

环境变量

变量说明默认值
DEEPSEEK_API_KEYDeepSeek API 密钥必需

技术栈

  • MCP 框架: FastMCP >= 3.1.1
  • LLM 框架: LangChain >= 1.2.13
  • Agent 框架: LangGraph >= 1.1.3
  • LLM 提供商: DeepSeek (deepseek-chat)
  • 搜索: DuckDuckGo Search >= 8.1.1

开发

运行测试

# 待补充
npm run test

代码规范

# 待补充

License

ISC

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

焊接设计Python本地部署MCP协议多Agent协作焊接顺序优化遗传算法

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 3 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。
  • 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。
  • 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

Welding Design MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python -m welding_app.servers.mcp_server,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。

Welding Design 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。

Welding Design 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。

Welding Design 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。

Welding Design 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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