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6.6 KiB
Python
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from typing import Dict, List, Optional
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import mcp.types as types
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from mcp.server.lowlevel import Server
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def create_messages(
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properties: Dict[str, str] = None,
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batch_size: int = 2,
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) -> list[types.PromptMessage]:
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"""
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创建用于材料生成和合成的提示词消息。
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Args:
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properties: 材料性质及其值的字典，例如 {"dft_band_gap": "2.0"}
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batch_size: 生成材料的数量，默认为2
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Returns:
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提示词消息列表
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"""
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messages = []
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# 系统消息，定义助手的角色和任务
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system_message = """你是一位专业的材料科学家，擅长材料生成和合成方案设计。
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你的任务是：
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1. 根据用户提供的材料性质要求，使用mars_toolkit中的generate_materials工具生成符合要求的材料
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2. 系统地分析生成的材料的四要素：成分、结构、工艺和性能
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3. 为生成的材料设计科学合理的合成方案
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4. 使用mermaid语法绘制材料的合成流程图
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请确保你的回答包含以下内容：
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- 对用户需求的理解和分析
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- 使用generate_material工具生成的材料结构
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- 生成材料的四要素详细分析：
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* 成分(Composition)：详细的化学成分、元素比例、化学计量比
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* 结构(Structure)：晶体结构、空间群、晶格参数、原子位置、配位环境
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* 工艺(Processing)：可行的合成路线、工艺参数、关键控制因素
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* 性能(Properties)：预期的物理、化学、机械性能及其与结构的关系
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- 详细的合成方案，包括：
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* 原料选择及纯度要求
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* 精确的反应条件（温度、压力、时间、气氛）
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* 分步骤的合成流程及每步的理论依据
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* 可能的挑战及解决方案
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* 表征方法建议
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- 使用mermaid语法绘制的合成流程图，清晰展示从原料到最终产品的全过程
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"""
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messages.append(
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types.PromptMessage(
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role="system",
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content=types.TextContent(type="text", text=system_message),
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)
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)
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# 构建主提示词
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if properties and len(properties) > 0:
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properties_text = "\n".join([f"- {key}: {value}" for key, value in properties.items()])
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prompt = f"""请根据以下材料性质要求，生成{batch_size}个合适的材料并设计其合成方案：
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{properties_text}
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请按照以下步骤进行：
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1. 使用mars_toolkit中的generate_material工具生成材料，参数设置为batch_size={batch_size}
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2. 对生成的每种材料进行系统的四要素分析：
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- 成分：详细分析元素组成、化学计量比及其理论依据
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- 结构：分析晶体结构、空间群、晶格参数、原子排布及其稳定性
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- 工艺：探讨可行的合成路线、工艺参数及其科学依据
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||
- 性能：预测材料可能具有的物理、化学、机械性能及其应用前景
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3. 为每种材料设计详细的合成方案，包括：
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- 原料选择及纯度要求
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- 精确的反应条件参数（温度、压力、时间、气氛等）
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||
- 分步骤的合成流程及每步的理论依据
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- 可能遇到的挑战及解决方案
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- 推荐的表征方法
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4. 使用mermaid语法绘制材料的合成流程图，清晰展示从原料到最终产品的全过程，包括关键工艺参数。"""
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else:
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prompt = f"""请生成{batch_size}种具有创新性的新型材料并设计其合成方案。
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||
请按照以下步骤进行：
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1. 使用mars_toolkit中的generate_material工具生成材料，参数设置为batch_size={batch_size}
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||
2. 对生成的每种材料进行系统的四要素分析：
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||
- 成分：详细分析元素组成、化学计量比及其理论依据
|
||
- 结构：分析晶体结构、空间群、晶格参数、原子排布及其稳定性
|
||
- 工艺：探讨可行的合成路线、工艺参数及其科学依据
|
||
- 性能：预测材料可能具有的物理、化学、机械性能及其应用前景
|
||
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||
3. 为每种材料设计详细的合成方案，包括：
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||
- 原料选择及纯度要求
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||
- 精确的反应条件参数（温度、压力、时间、气氛等）
|
||
- 分步骤的合成流程及每步的理论依据
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||
- 可能遇到的挑战及解决方案
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||
- 推荐的表征方法
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||
4. 使用mermaid语法绘制材料的合成流程图，清晰展示从原料到最终产品的全过程，包括关键工艺参数。"""
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messages.append(
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types.PromptMessage(
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role="user",
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content=types.TextContent(type="text", text=prompt)
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)
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||
)
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return messages
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def register_prompt_handlers(app: Server):
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"""
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注册提示词处理器到MCP服务器。
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Args:
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app: MCP服务器实例
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"""
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@app.list_prompts()
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async def list_prompts() -> list[types.Prompt]:
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return [
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types.Prompt(
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name="material_synthesis",
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||
description="基于材料四要素（成分、结构、工艺、性能）生成材料并设计合成方案，使用mermaid绘制合成流程图",
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||
arguments=[
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types.PromptArgument(
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name="properties",
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||
description="材料性质及其值的JSON字符串，例如 {\"dft_band_gap\": \"2.0\"}",
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required=False,
|
||
),
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||
types.PromptArgument(
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||
name="batch_size",
|
||
description="生成材料的数量，默认为2",
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||
required=False,
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||
),
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||
],
|
||
)
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||
]
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@app.get_prompt()
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async def get_prompt(
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name: str, arguments: dict[str, str] | None = None
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) -> types.GetPromptResult:
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if name != "material_synthesis":
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raise ValueError(f"未知的提示词: {name}")
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if arguments is None:
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arguments = {}
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# 解析properties参数
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properties = {}
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if "properties" in arguments and arguments["properties"]:
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try:
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import json
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properties = json.loads(arguments["properties"])
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except json.JSONDecodeError:
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properties = {}
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# 解析batch_size参数
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batch_size = 2 # 默认值
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if "batch_size" in arguments and arguments["batch_size"]:
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try:
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||
batch_size = int(arguments["batch_size"])
|
||
except ValueError:
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||
pass # 使用默认值
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||
|
||
return types.GetPromptResult(
|
||
messages=create_messages(properties=properties, batch_size=batch_size),
|
||
description="基于材料四要素（成分、结构、工艺、性能）生成材料并设计合成方案，使用mermaid绘制合成流程图",
|
||
)
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