内容
<p align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/yusong652/itasca-mcp/assets/header.gif" alt="itasca-mcp" width="70%">
</p>
# itasca-mcp
[English](https://github.com/yusong652/itasca-mcp/blob/main/README.md) | [简体中文](https://github.com/yusong652/itasca-mcp/blob/main/README.zh-CN.md)
[](https://pypi.org/project/itasca-mcp/)
[](https://pepy.tech/project/itasca-mcp)
[](https://github.com/yusong652/itasca-mcp/stargazers)
[](LICENSE)
[](https://www.python.org/)
`itasca>model new ;现在，搭配大型语言模型。`
**itasca-mcp** 通过 [模型上下文协议](https://modelcontextprotocol.io/) 将 AI 代理连接到 ITASCA 的数值建模软件 — PFC、FLAC、3DEC、MPoint 和 MassFlow。浏览文档、运行模拟和执行代码，都可以通过自然对话进行。使用 `software` 参数选择引擎。
`itasca>model solve ;大型语言模型求解。`
## 工具列表
**5 个文档工具** — 浏览和搜索选定引擎的命令、Python API 和参考文档（`software` 参数）。无需桥梁。
**5 个执行工具** — 交互式 REPL、任务提交、进度监控、中断和历史记录。需要桥梁。
## 首次设置
### 先决条件
- **已安装的ITASCA引擎** — PFC、FLAC、3DEC、MPoint 或 MassFlow。推荐 9.0+；也支持 Python 3 兼容的 6.0 / 7.0 版本。
- **[uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)** 已安装（用于 `uvx`）
### 代理设置（推荐）
复制此内容到您的 AI 代理，让它自我配置：
```text
获取并遵循此引导手册：
https://raw.githubusercontent.com/yusong652/itasca-mcp/main/docs/agentic/itasca-mcp-bootstrap.md
```
### 手动设置
**1. 使用代理注册MCP服务器。**
大多数代理都可以通过单个命令注册：
```bash
# Claude Code
claude mcp add itasca-mcp -- uvx itasca-mcp
# Codex / Codex-cli
codex mcp add itasca-mcp -- uvx itasca-mcp
# Gemini CLI
gemini mcp add itasca-mcp uvx itasca-mcp
```
或手动填写 MCP 配置文件：
```json
{
"mcpServers": {
"itasca-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["itasca-mcp"]
}
}
}
```
**2. 在ITASCA引擎内启动桥梁：**
下载 [`addon.py`](addon.py)，然后在引擎 GUI（PFC、FLAC、3DEC 等）中使用以下两种流程之一：
- 将文件内容复制到引擎的 IPython 控制台并运行它们
- 或下载文件并在引擎 GUI 中执行它
<img src="https://raw.githubusercontent.com/yusong652/itasca-mcp/assets/addon.gif" alt="addon.py demo" width="60%">
### 验证
重启您的 AI 代理（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等）并要求它调用 `itasca_execute_code` 以验证连接。
## 每天启动
完成首次设置后，每个新引擎会话只需要重新启动桥梁 — 在引擎的 IPython 控制台中运行此命令即可恢复在线：
```python
import itasca_mcp_bridge
itasca_mcp_bridge.start()
```
`start()` 检查 PyPI 以获取新的桥梁版本并在启动前自我升级。MCP 客户端配置保持不变。
## 功能
- **多引擎语料库** - 命令、Python API 和参考文档适用于 PFC、FLAC、3DEC、MPoint 和 MassFlow，通过必需的 `software` 参数进行选择
- **多版本支持** - 通过 `version` 参数支持不同引擎版本（例如 6.0、7.0、9.0）的命令文档
- **分层文档浏览** - 代理导航引擎命令树以发现功能和边界，减少幻觉命令
- **增强的绘图文档** - 绘图项目参考文档补充官方文档
- **交互式 REPL** - 在提交完整脚本之前进行快速迭代；代理可以快速测试和完善代码
- **任务生命周期管理** - 提交长时间运行的模拟、监控进度、中断正在运行的任务和浏览任务历史
- **多客户端兼容** - 与 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、OpenCode、toyoura-nagisa 等 MCP 客户端兼容
## 故障排除
请参阅引导手册中的 [故障排除](docs/agentic/itasca-mcp-bootstrap.md#troubleshooting)。
## 开发
请参阅 [开发者指南：从源代码安装和运行](docs/development/source-install.md)。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/yusong652/itasca-mcp">
<img width="200" height="105" src="https://glama.ai/mcp/servers/yusong652/itasca-mcp/badge" alt="itasca-mcp MCP server" />
</a>
## 贡献
欢迎 PR 和问题！请参阅 [开发者指南](docs/development/source-install.md) 开始。
## 许可证
MIT - 请参阅 [LICENSE](LICENSE)。
<!-- mcp-name: io.github.yusong652/itasca-mcp -->
