fluent-research-mcp

fluent-research-mcp 是一个用于 Ansys Fluent / PyFluent 工作流自动化的本地 MCP server。它把 Fluent 仿真中常见的环境检查、项目初始化、算例运行、UDF 管理、结果导出和运行摘要封装成可由 MCP 客户端调用的结构化工具。

项目目标是让 Fluent 仿真流程更容易被记录、复现和诊断，尤其适合需要把 CFD 计算纳入自动化科研流程、工程验证流程或智能体工具链的场景。

主要特性

环境诊断：检查 Python、PyFluent、Fluent 可执行文件、license 线索和编译器可用性。
项目初始化：生成统一的 Fluent 项目目录和默认配置。
算例执行：支持 PyFluent 后端和 Fluent batch/journal 后端。
运行审计：保存输入快照、journal、日志、状态文件、摘要和报告。
UDF 工作流：写入 UDF 源文件，生成 diff，要求审查后再编译加载。
结果导出：导出结果清单、CSV 数据和可选图片。
结构化返回：所有 MCP 工具返回统一的 ok、stage、message、artifacts、warnings、errors 字段。

适用场景

用 MCP 客户端调用 Fluent/PyFluent 进行可追踪仿真。
在批处理环境中运行已有 Fluent case/data。
对 UDF 变更进行审查、编译和加载。
为失败的 Fluent 运行生成可读的诊断报告。
为研究或工程项目保留可复现的运行记录。

仓库结构

.
├── src/fluent_research_mcp/     # MCP server 和 Fluent 工作流工具
├── tests/                       # 单元测试
├── cases/pyfluent_mixing_elbow/ # 可用于诊断的 Fluent 示例算例
├── examples/fluent_smoke/       # 最小化 Fluent batch 冒烟测试
├── pyproject.toml               # Python 包配置
├── requirements.txt             # 最小运行依赖
└── README.md

生成的运行目录、Fluent transcript、缓存文件和本地实验数据不会进入版本库。

环境要求

Python 3.11 或更新版本
Ansys Fluent，用于真实求解和 batch 诊断
可用的 Fluent license
使用 pyfluent 后端时需要 PyFluent 相关依赖

只启动 MCP server 或运行非 Fluent 依赖工具时，不要求本机已经安装 Fluent。涉及 Fluent 的工具会在环境不可用时返回结构化错误，便于上层客户端判断失败原因。

安装

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -U pip
python -m pip install -e .

安装开发和测试依赖：

python -m pip install -e .[test]
pytest

安装 Fluent/PyFluent 相关依赖：

python -m pip install -e .[fluent,test]

也可以使用 requirements.txt 安装最小运行依赖：

python -m pip install -r requirements.txt

启动 MCP server

python -m fluent_research_mcp.server

MCP 客户端配置示例：

[mcp_servers.fluent-research-mcp]
command = '<repo>\\.venv\\Scripts\\python.exe'
args = ['-m', 'fluent_research_mcp.server']
startup_timeout_sec = 30
tool_timeout_sec = 600

如果 Fluent 不在 PATH 中，可以通过环境变量指定可执行文件：

[mcp_servers.fluent-research-mcp.env]
FLUENT_PATH = 'C:\\Program Files\\ANSYS Inc\\v252\\fluent\\ntbin\\win64\\fluent.exe'

MCP 工具

工具	用途
`check_environment`	检查 Python、PyFluent、Fluent、license、编译器和项目目录
`create_project`	创建标准项目目录和默认配置
`open_case`	用 PyFluent 打开已有 Fluent case/data
`run_solver`	创建运行目录，运行 Fluent，并写出状态、摘要和报告
`write_udf_files`	写入 UDF 源文件并生成可审查 diff
`compile_load_udf`	编译并加载已审查的 UDF
`export_results`	导出结果清单、CSV 和可选图片
`summarize_run`	重新生成某次运行的 `summary.json` 和 `report.md`

示例算例

仓库提供一个可复现的 Fluent mixing elbow 示例算例，用于验证 Fluent 启动、算例读取和基础网格检查：

cases/pyfluent_mixing_elbow/mixing_elbow.cas.h5
cases/pyfluent_mixing_elbow/mixing_elbow.msh.h5

该算例是真实 Fluent case/mesh 文件，不是占位文件。当前 smoke journal 已在 Fluent 2025 R2、3ddp、单进程 batch 模式下完成读取和 /mesh/check。

使用 MCP 命令行入口执行一次 batch 求解：

python -m fluent_research_mcp.run_case . cases\pyfluent_mixing_elbow\mixing_elbow.cas.h5 --backend batch --fluent-dimension 3ddp --processor-count 1 --iterations 10

运行产物会写入 runs/<run_id>/，包括输入快照、journal、日志、状态文件、摘要和报告。runs/ 属于生成物，默认不提交。

冒烟测试

examples/fluent_smoke/read_mesh_check.jou 是一个最小化 Fluent journal：

/file/read-case "cases/pyfluent_mixing_elbow/mixing_elbow.cas.h5"
/mesh/check
/exit yes

从仓库根目录运行：

fluent 3ddp -g -i examples\fluent_smoke\read_mesh_check.jou

如果 Fluent 可执行文件不在 PATH 中，使用实际路径：

& 'C:\Program Files\ANSYS Inc\v252\fluent\ntbin\win64\fluent.exe' 3ddp -g -i examples\fluent_smoke\read_mesh_check.jou

这个测试适合做分层诊断：如果 Fluent 在读取算例前退出，优先检查 Fluent 路径、license 或启动环境；如果进入 /file/read-case 或 /mesh/check 后失败，再检查算例文件、版本兼容性或网格质量。

开发

运行测试：

pytest

查看版本库状态：

git status --short

建议在提交前确认运行产物、缓存文件和本地实验数据没有进入 Git。

许可

本项目代码、测试、文档和项目脚本默认使用 MIT License。

本项目不包含 Ansys Fluent 软件本体，也不提供 Fluent license。Ansys Fluent、PyFluent、相关商标和许可由 Ansys 的相应条款约束。

cases/ 下的 Fluent case/mesh 文件用于 smoke test 和诊断互操作测试，可能仍受其原始软件、厂商或示例数据条款约束。使用或再分发这些文件前，请确认你的使用场景符合相应许可。更多说明见 NOTICE。

fluent-research-mcp