webworn/openfoam-mcp-server
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webworn/openfoam-mcp-server は、https://github.com/webworn/openfoam-mcp-server. からインポートされたMCPサーバー候補です。
概要
webworn/openfoam-mcp-server は、https://github.com/webworn/openfoam-mcp-server. からインポートされたMCPサーバー候補です。
概要（AI 翻訳）
🚀 インテリジェントCFD教育・問題解決システム - ソクラテス式質問、コンテキストエンジニアリング、体系的誤差解決を含むAI搭載の教育機能を備えたOpenFOAMモデルコンテキストプロトコルサーバー。
📊 現在の状況
| コンポーネント | ステータス | 詳細 |
|---|---|---|
| MCPサーバー | ✅動作中JSON-RPC 2.0、12の登録ツール、Claudeコード統合 | |
| OpenFOAM統合⚠️部分的OF12に必要な基本的な接続性、ソルバー移行 | ||
| 教育AI | ✅稼働中コンテキストエンジン、ソクラテス式質問、適応学習 | |
| メッシュ&ジオメトリーツール✅完全 | メッシュ品質評価、スナッピーHexMeshガイダンスによるSTL解析 | |
| RDE解析スイート✅完全2D/3D波動解析、ジオメトリ生成、性能計算 | ||
| パイプフロー解析✅完了メッシュ生成と検証を含む完全実装 | ||
| 高度物理学⚠️開発中熱伝達、多相フレームワークが存在、実装が必要 |
システム全体の状態:75%機能 - コア教育、メッシュ品質、RDE解析機能が正常に動作。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
OpenFOAM MCP Server
🚀 Intelligent CFD education and problem-solving system - OpenFOAM Model Context Protocol server with AI-powered educational capabilities including Socratic questioning, context engineering, and systematic error resolution.
📊 Current Status
| Component | Status | Details |
|---|---|---|
| MCP Server | ✅ Working | JSON-RPC 2.0, 12 registered tools, Claude Code integration |
| OpenFOAM Integration | ⚠️ Partial | Basic connectivity, solver migration needed for OF12 |
| Educational AI | ✅ Working | Context engine, Socratic questioning, adaptive learning |
| Mesh & Geometry Tools | ✅ Complete | Mesh quality assessment, STL analysis with snappyHexMesh guidance |
| RDE Analysis Suite | ✅ Complete | 2D/3D wave analysis, geometry generation, performance calculation |
| Pipe Flow Analysis | ✅ Complete | Full implementation with mesh generation and validation |
| Advanced Physics | ⚠️ In Development | Heat transfer, multiphase frameworks exist, need implementation |
Overall System Status: 75% Functional - Core educational, mesh quality, and RDE analysis capabilities working.
🎯 Why This MCP? The CFD-AI Educational Revolution
The Problem: CFD Expertise Barrier
- Complex Setup: OpenFOAM requires deep expertise in mesh generation, boundary conditions, and solver selection
- Physics Knowledge: CFD analysis demands understanding of fluid dynamics, heat transfer, and numerical methods
- Time-Intensive: Manual setup and analysis can take hours to days for complex cases
- Error-Prone: Incorrect boundary conditions or solver settings lead to non-physical results
- Learning Curve: Traditional CFD tools lack educational guidance and progressive learning support
The Solution: Intelligent CFD Education System
This revolutionary MCP transforms CFD learning and problem-solving through:
- Context Engineering: Advanced user modeling that tracks CFD concept understanding and adapts complexity
- Socratic Questioning: Strategic questioning engine with 4 proven patterns (Clarify, Explore, Confirm, Apply)
- Intelligent Parameter Extraction: Natural language to CFD parameter translation with confidence scoring
- Advanced Error Resolution: 5 Whys methodology with research-backed solutions and academic references
- CFD Knowledge Graph: Concept relationship mapping for guided learning paths
- Dual-Terminal Architecture: Seamless OpenFOAM execution with intelligent conversation flow
Market Impact
インストール
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