Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Terpene MCP Server logo
设计创作stdio官方级别未说明来源级核验

Terpene MCP Server

MCP Server

提供萜烯化合物到视觉参数的确定性映射,用于图像生成。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Python图像生成设计

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

dmarsters

提供方

dmarsters

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -e ".[dev]"

详细介绍

Terpene词汇MCP服务器

FastMCP服务器提供萜烯化合物到视觉参数的确定性映射,用于图像生成。

快速开始

安装

pip install -e ".[dev]"

局部测试

python -m terpene_vocabulary

运行测试

bash tests/run_tests.sh

FastMCP云部署

入口点: src/terpene_vocabulary/handler.py:handler()

特性

  • 11种完全记录在案的萜类化合物,具有完整的视觉词汇
  • 10个用于查找、发现、比较和强度控制的工具
  • 4个时间阶段(新鲜、活跃、衰退、痕迹)
  • 主提示已准备好进行LLM融合
  • 确定性分类映射(零LLM成本)

萜烯

  1. 柠檬烯-明亮,放射状,柑橘
  2. Pinene-锋利、几何、防守
  3. 月桂烯-流动、有机、泥土
  4. 石竹烯-复杂、精致、有香料
  5. 芳樟醇-醇厚、柔软、细腻
  6. 萜品醇-新鲜、清爽、精致
  7. Humulene-土,接地,霍普尼
  8. Ocimene-精致、流畅、充满活力
  9. Sabinene-温暖、辛辣、充满活力
  10. 香叶醇-浪漫、温暖、花香
  11. 百里酚-结构化,药用,草药

文档

  • ARCHITECTURE.md -系统设计和部署
  • docs/examples/ -使用示例和模式

许可证

麻省理工学院

作者

从火星 - Lushy.app

目录标签

目录标签

Python图像生成设计化学可视化本地部署萜烯分析确定性映射LLM融合

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

4

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

继续浏览同类 MCP