Aviary (Jezemba)

Aviary MCP服务器

MCP服务器暴露了NASA的 鸟舍 通过流式HTTP将飞机设计优化器作为9个工具。AI代理（或任何MCP客户端）可以探索设计空间，修改飞机参数，运行基于梯度的轨迹优化，并检索结果——所有这些都是通过标准的MCP调用完成的。

相关存储库

• MAS航空 --多代理LLM框架，使用此MCP服务器作为飞机设计优化的后端。MAS Aviary协调专业代理（探索、修改、模拟、分析），通过调用此处公开的工具进行协作，以找到燃料最优的飞机配置。

快速开始

1.创建conda环境

Aviary 0.9.10需要特定版本的OpenMDAO和Dymos。较新的版本引入了一个单元兼容性错误，破坏了轨迹优化。下面的固定版本是已知唯一有效的组合。

conda create -n aviary python=3.11 -y
conda activate aviary
pip install -r requirements.txt

requirements.txt 引脚：

2.启动服务器

conda activate aviary
python aviary_mcp_server.py

服务器正在监听 http://localhost:8600/mcp （流式HTTP传输）。

3.连接客户端

将任何兼容MCP的客户端指向 http://localhost:8600/mcp服务器公开了遵循基于会话的生命周期的9个工具。

get_design_space  →  create_session  →  set_aircraft_parameters  →  configure_mission
                                              ↓
                     check_constraints  ←  get_results / get_trajectory  ←  run_simulation
                                              ↑
                                     validate_parameters (optional pre-check)

4.验证安装

# Unit tests (no server required)
python -m pytest tests/test_aviary_mcp_tools.py -v -m "not slow"

# End-to-end connection test (server must be running)
python test_aviary_mcp_connection.py

工具

设计参数

机翼面积、跨度和展弦比是耦合的： AR = span² / area. Span是一个派生参数 --它是根据纵横比和面积计算的，不应该直接设置。如果显式设置span，则如果违反耦合约束超过5%，服务器将发出警告。集 ASPECT_RATIO 和 AREA 相反，span将自动导出。 SCALED_SLS_THRUST 类似地衍生自 SCALE_FACTOR.

任务默认值

项目结构

aviary_mcp_server.py        MCP server — 9 tool definitions
aviary_runner.py             Aviary Level 2 API wrapper
session_manager.py           Session lifecycle, 30-min idle timeout
design_space.py              Parameter metadata and validation
requirements.txt             Pinned dependencies
start_aviary_server.py       Convenience start script
tests/                       pytest suite (25 unit + 31 integration)
test_aviary_mcp_connection.py  End-to-end smoke test
run_reference_benchmark.py   Standalone benchmark (~7,001 kg fuel baseline)
CHANGELOG.md                 Version history
RESULTS.md                   Batch evaluation of 8 agent configurations
docs/index.html              Project landing page
figures/                     Generated plots

故障排除

unitless 对比 1 优化过程中的单位错误： 您安装了较新版本的openmdao或dynos。降级到固定版本：

pip install openmdao==3.36.0 dymos==1.13.1

build_model() 未找到： Aviary 0.9.10中不存在此方法。服务器在内部使用正确的调用序列——如果你看到这个错误，你的鸟舍版本就错了。

模拟挂起或超时： run_simulation 接受a timeout_seconds 参数（默认值为300）。复杂的配置可能需要更多时间。检查优化器迭代计数(configure_mission → optimizer_max_iter)这是合理的。

引用

如果您在研究中使用此MCP服务器，请引用：

@inproceedings{ezemba2026structure,
  title={Structure Shapes Coordination: An Empirical Evaluation of Organizational
         Design Principles in Multi-Agent Engineering Design},
  author={Ezemba, Jessica and McComb, Christopher and Tucker, Conrad},
  booktitle={ASME 2026 International Design Engineering Technical Conferences
             and Computers and Information in Engineering Conference (IDETC/CIE2026)},
  address={Houston, TX},
  month={August 23--26},
  year={2026}
}

该服务器封装了NASA的 OpenMDAO/鸟舍:

@software{aviary,
  title={Aviary: A Multidisciplinary Design, Analysis, and Optimization Tool
         for Aircraft},
  author={{NASA Glenn Research Center}},
  url={https://github.com/OpenMDAO/Aviary},
  year={2024}
}