FEFLOW MCP Server

FEFLOW MCP Server

Enables AI assistants to control FEFLOW 7.5 groundwater simulation software through MCP, supporting model loading, mesh operations, parameter management, and result export.

Category
访问服务器

README

FEFLOW MCP 服务器

通过 MCP(Model Context Protocol)协议,使 AI 助手能够操控 FEFLOW 7.5 地下水模拟软件。

架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  MCP 客户端 (Claude Code / VS Code)                      │
│  通过 stdio 通信                                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  server.py (Python 3.13, D:\anaconda\python.exe)        │
│  ├── MCP 协议处理 (mcp 库)                               │
│  ├── 工具定义 (19 个 MCP 工具)                           │
│  └── FEFLOWService (业务逻辑层)                          │
│       └── FEFLOWController (子进程管理)                   │
│            └── subprocess.Popen                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  feflow_bridge.py (Python 3.9, pytorch conda env)       │
│  ├── ifm 模块导入 (FEFLOW IFM Python API)                │
│  ├── stdin/stdout JSON 协议                              │
│  └── FEFLOWBridge 核心类                                 │
│       └── FEFLOW Kernel DLL (D:\专业软件\bin64\)         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

为什么使用双 Python 版本?

  • FEFLOW 7.5 的 IFM Python API 仅支持 Python 3.6-3.9(通过 .pyd 文件)
  • MCP SDK (mcp 包) 需要 Python >= 3.10
  • 解决方案:MCP 服务器运行于 Python 3.13,通过子进程桥接到 Python 3.9 环境

文件结构

FEFLOW_MCP/
├── server.py               # MCP 服务器主入口 (Python 3.13)
├── feflow_controller.py    # 桥接控制器,管理子进程生命周期
├── feflow_bridge.py        # FEFLOW IFM 桥接脚本 (Python 3.9)
├── config.json             # 配置文件
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── .mcp.json              # MCP 客户端配置
└── README.md               # 本文件

环境要求

组件 路径 说明
FEFLOW 7.5 D:\专业软件\ 需设置 FEFLOW75_ROOT 环境变量
Python 3.13 (系统) D:\anaconda\python.exe 运行 MCP 服务器,需安装 mcp
Python 3.9 (conda) D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe 运行 FEFLOW IFM API 桥接

安装

# 1. 进入项目目录
cd C:\Users\温涛\Desktop\FEFLOW_MCP

# 2. 安装 MCP 服务器依赖(Python 3.13 环境)
pip install mcp pydantic

# 3. 确认 Python 3.9 环境可用
D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe --version  # 应输出 3.9.x

# 4. 配置 MCP 客户端
# 将 .mcp.json 中的内容合并到你的 MCP 客户端配置中

MCP 工具清单

文档管理

工具名 说明 必填参数
load_document 加载模型文件 (.fem/.dac) path
save_document 保存模型 path (可选)
close_document 关闭模型 -
get_model_info 模型综合信息 -

网格操作

工具名 说明 必填参数
get_number_of_nodes 节点总数 -
get_number_of_elements 单元总数 -
get_node_coordinates 节点坐标 -
get_element_nodes 单元连接关系 -
get_mesh_stats 网格统计(含包围盒) -

参数管理

工具名 说明 必填参数
list_parameters 列出可用参数类型 -
get_param_values 读取参数值 param_name
set_param_values 设置参数值 param_name, values

模拟结果

工具名 说明 必填参数
get_results 获取模拟结果 -
get_time_steps_info 时间步信息 -

材料属性 & 导出

工具名 说明 必填参数
get_material_properties 材料属性 -
export_results_csv 导出结果为 CSV output_path
export_results_shapefile 导出网格为 GIS 格式 output_dir

系统

工具名 说明 必填参数
get_kernel_info 内核版本信息 -

使用示例

加载模型并查看信息:

1. load_document → path: "C:/models/aquifer.fem"
2. get_model_info → 获取节点/单元数量
3. get_mesh_stats → 获取包围盒范围
4. get_param_values → param_name: "P_CONDUCT"

支持的文件格式

  • .fem — FEFLOW 有限元模型文件
  • .dac — FEFLOW 模拟结果文件(含时间序列数据)

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选