webworn/openfoam-mcp-server
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webworn/openfoam-mcp-server는 [[T0]에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.
개요
webworn/openfoam-mcp-server는 [[T0]에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.
개요(AI 번역)
🚀 지능형 CFD 교육 및 문제 해결 시스템 - 소크라테스식 질문, 맥락 엔지니어링, 체계적 오류 해결 등 AI 기반 교육 기능을 갖춘 OpenFOAM 모델 컨텍스트 프로토콜 서버.
📊 현재 상태
| 구성 요소 | 상태 | 세부 정보 |
|---|---|---|
| MCP 서버 | ✅ 작동 중 | JSON-RPC 2.0, 12개의 등록 도구, Claude Code 통합 |
| OpenFOAM 통합 | ⚠️ 부분적 | OF12에 필요한 기본 연결성 및 솔버 마이그레이션 |
| 교육용 AI | ✅ 작동 중 | 컨텍스트 엔진, 소크라테스 질문, 적응형 학습 |
| 메시 및 기하학 도구 | ✅ 완전 | 메시 품질 평가, 스냅피HexMesh 가이드를 이용한 STL 분석 |
| RDE 분석 모음 | ✅ 완전 2D/3D 파동 분석, 기하학 생성, 성능 계산 | |
| 배관 흐름 분석 | ✅ 완전 | 메시 생성 및 검증이 포함된 완전 구현 |
| 고급 물리학 | ⚠️ 개발 중 열 전달, 다상 프레임워크가 존재하며 구현 필요 |
전체 시스템 상태: 75% 기능 완료 - 핵심 교육, 메시 품질, RDE 분석 기능 정상 작동 중.
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README
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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
설치
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