JinDaGe - catalysishub-mcp-server MCP Details

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README

🚀 催化_hub MCP 服务器

催化_hub MCP 服务器可直接访问催化hub的GraphQL API，提供模型上下文协议（MCP）服务器接口。借助该服务器，用户能对催化研究数据进行程序化访问，还可使用灵活的GraphQL查询。

🚀 快速开始

催化_hub MCP 服务器为用户提供了便捷的方式来访问催化研究数据。通过以下步骤，你可以快速开始使用该服务器：

克隆仓库：

git clone <repository_url>
cd catalysishub-mcp-server

安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```

验证安装：

python3 catalysishub_mcp_server.py --version
# 输出应为：catalysishub-mcp-server 0.1.0

✨ 主要特性

直接GraphQL访问：可执行任何有效的GraphQL查询，从而访问催化hub的API。
全面的数据访问：
- 催化反应（方程、条件、催化剂）
- 材料体系（结构、属性、描述符）
- 研究出版物（标题、DOI、作者）
- 表面反应数据（吸附能、结合位点）
MCP标准兼容性：实现了模型上下文协议，支持AI代理的互操作性。
灵活的查询支持：支持复杂查询和变量参数化。
错误处理：具备强大的错误报告功能，涵盖API连接和查询执行。

📦 安装指南

克隆仓库：

git clone <repository_url>
cd catalysishub-mcp-server

安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```

验证安装：

python3 catalysishub_mcp_server.py --version
# 输出应为：catalysishub-mcp-server 0.1.0

💻 使用示例

基础用法

from mcp.client import MCPClient

async with MCPClient("catalysishub") as hub:
    result = await hub.catalysishub_graphql(
        query="""{
            reactions(first: 5) {
                edges {
                    node {
                        id
                        Equation
                        Temperature
                    }
                }
            }
        }"""
    )
    print(json.loads(result))

高级用法

带变量的参数化查询

variables = {
    "materialId": "mp-1234",
    "firstResults": 5
}

response = await hub.catalysishub_graphql(
    query="""query GetMaterialById($materialId: String!, $firstResults: Int!) => Material {
        material(id: $materialId) {
            name
            properties(limit: $firstResults) {
                id
                value
            }
        }
    }""",
    variables=variables
)

查询优化建议

分页与过滤

使用skip和limit进行分页，或添加过滤条件：

{
  reactions(skip: 0, limit: 5, where: {property: "temperature"}) {
    edges {
      node {
        id
        Equation
        Temperature
      }
    }
  }
}

管理大量查询

对于大规模数据，建议使用batch处理：

from mcp.client import MCPClient

client = MCPClient("catalysishub")
batch_query = client.catalysishub_graphql(
    query=query,
    variables=variables
)
result = await batch_query()

响应结构

成功响应示例：

{
  "data": {
    "reactions": {
      "edges": [
        {
          "node": {
            "id": "123",
            "Equation": "E = mc^2",
            "Temperature": 500
          }
        },
        // 其他节点...
      ]
    }
  }
}

错误响应示例：

{
  "errors": [
    {
      "message": "Field 'reactions' not found in type 'Query'",
      "path": ["reactions"],
      "locations": [{ "line": 1, "column": 3 }]
    }
  ]
}

故障排除

常见问题

错误：未找到字段
- 检查查询中的字段名称是否正确。
- 确保使用的GraphQL schema与服务器一致。
性能问题
- 使用分页和过滤限制数据量。
- 避免一次性请求大量数据。

联系支持

如需进一步帮助，请联系：

邮件：support@catalsishub.com
电话：+1 (555) 123-4567

🔧 技术细节

服务器配置（与claude_desktop_config.json一致）：

{
  "command": "/Users/quentincody/.env/bin/python3",
  "args": ["/Users/quentincody/catalysishub-mcp-server/catalysishub_mcp_server.py"],
  "options": {
    "cwd": "/Users/quentincody/catalysishub-mcp-server"
  }
}

核心依赖：使用httpx进行异步HTTP请求。
传输层：遵循MCP规范的输入输出通信。

📚 详细文档

通过以上内容，您可以全面了解和使用催化_hub MCP 服务器的各项功能。

catalysishub-mcp-server