品酒视觉词汇MCP服务器
一个认识论基础设施系统，将酿酒专业知识转化为人工智能图像生成的视觉参数。
概述
该MCP服务器实现了一个三层olog（本体日志）架构，通过范畴理论将品酒词汇映射到视觉参数。专业的品酒师使用他们的本土感官词汇（酸度、单宁、风土、回味长度），而系统则将这些转化为成分视觉属性。
范畴结构
服务器在五个主要域中实现了functor和自然转换：
- 品种特性 （基本函数）.葡萄品种特征
- 恐怖/气候 （环境调节剂）-生长条件
- 酿酒技术 （工艺覆盖）-橡木处理，风格
- 时间演化 （陈酿维度）-葡萄酒如何随时间变化
- 平衡关系 （一致性约束）-元素之间的平衡
安装
# Local development
cd wine_tasting_mcp
pip install -e .
# For Claude Desktop
# Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"wine-tasting": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/wine_tasting_mcp/server.py"]
}
}
}FastMCP云部署
# Deploy to FastMCP Cloud
fastmcp deploy wine_tasting_mcp
# The server will be available at:
# https://[your-deployment].fastmcp.app/mcp支持的品种
红葡萄酒
- 黑皮诺 -细腻、半透明、丝滑质地
- 赤霞珠 -大胆、不透明、结构化
- 梅洛 -柔软、天鹅绒般、平易近人
- 西拉/设拉子 -浓密、烟熏、强劲
- 内比奥罗 -奥斯特、白垩、贵族
- 歌海娜 -温暖、慷慨、柔软
- Sangiovese 的 -明亮、可口、坚固
- 丹魄 -中等酒体，皮革，香草
- 马尔贝克 -浓郁的深色水果味，柔软
- 粉黛 -大胆、果酱、高酒精
白葡萄酒
- 霞多丽葡萄 -浓郁、奶油般、醇厚
- 长相思 -尖锐、电动、有角度
- 雷司令 -晶莹剔透、精准、明亮
- 皮诺 灰色 -轻盈、干净、清爽
- 白诗南 -多功能、蜜糖、蜡质
- 香料训练师 -香水味、异国情调、辣味
- 维奥涅尔 -粘稠、芳香、性感
- 阿尔巴里诺 -滨海、盐渍、清爽
工具使用
1.生成葡萄酒视觉词汇
构成所有范畴结构的主态射：
# Classic Burgundy Pinot Noir
result = generate_wine_visual_vocabulary(
varietal="pinot_noir",
climate="cool",
winemaking_style="old_world",
oak_treatment="french_oak",
age="developing",
acidity=7.5,
tannin=6.0,
sweetness=2.0,
alcohol=6.5,
body=5.5,
finish_length="long",
primary_aromas=["cherry", "mushroom", "rose"]
)
# Bold Napa Cabernet
result = generate_wine_visual_vocabulary(
varietal="cabernet_sauvignon",
climate="warm",
winemaking_style="new_world",
oak_treatment="american_oak",
age="youthful",
acidity=5.5,
tannin=8.5,
sweetness=2.5,
alcohol=8.5,
body=9.0,
finish_length="very_long",
primary_aromas=["blackcurrant", "vanilla", "cedar"]
)
# Crisp Mosel Riesling
result = generate_wine_visual_vocabulary(
varietal="riesling",
climate="cool",
winemaking_style="old_world",
oak_treatment="none",
age="youthful",
acidity=9.0,
tannin=0.0,
sweetness=4.0,
alcohol=4.5,
body=4.0,
finish_length="long",
primary_aromas=["lime", "slate", "petrol"]
)2.区域预设
经典葡萄酒产区的预配置参数：
# Burgundy Red (Pinot Noir)
result = create_regional_preset("burgundy_red")
# Napa Valley Cabernet
result = create_regional_preset("napa_cabernet")
# Barolo (Nebbiolo)
result = create_regional_preset("barolo")
# Mosel Riesling
result = create_regional_preset("mosel_riesling")
# Available regions:
# - burgundy_red, burgundy_white
# - napa_cabernet
# - rioja_tempranillo
# - mosel_riesling
# - barolo
# - rhone_syrah
# - marlborough_sauvignon3.进化顺序
展示葡萄酒如何随着时间的推移在视觉上发生变化：
result = evolution_sequence(
varietal="pinot_noir",
climate="cool",
winemaking_style="old_world",
oak_treatment="french_oak",
acidity=7.5,
tannin=6.0,
body=5.5,
finish_length="long"
)
# Returns visual vocabularies for:
# - youthful (vibrant, primary fruit)
# - developing (integrating, complex)
# - mature (tertiary, silky)
# - past_prime (fading, oxidized)4.比较葡萄酒档案
识别葡萄酒之间的视觉对比：
result = compare_wine_profiles(
wine1_params={
"varietal": "pinot_noir",
"climate": "cool",
"winemaking_style": "old_world",
"age": "mature"
},
wine2_params={
"varietal": "cabernet_sauvignon",
"climate": "warm",
"winemaking_style": "new_world",
"age": "youthful"
}
)5.获取参考信息
# List all varietals with characteristics
varietals = get_varietal_list()
# Get aroma clusters with color palettes
aromas = get_aroma_clusters()参数定义
平衡参数（1-10刻度）
- 酸度：1=平坦，5=平衡，10=电锐
- 单宁：1=柔软（仅红色），5=中等，10=有涩感
- 甜蜜：1=骨干，5=不干，10=甜点甜
- 酒精：1=低（\15%）
- 身体：1=轻空灵，5=中等，10=全密度
气候类型
- 太酷了！ -棱角分明、明亮、矿物、时态
- 适度 -平衡、优雅、沉稳
- 温暖 -柔软、成熟、慷慨、放松
- 热 -强烈、集中、沉重
橡木处理
- 无 -纯净、明亮、透明
- 中性 -细腻、柔和、圆润
- french_oak -丝滑、精致、香草/香料
- 美式英语 -大胆、奶油、椰子/焦糖
- 混合 -复杂、分层、平衡
年龄类别
- 年轻的 -充满活力的初级果实，结构紧凑
- 发展 -整合、复杂、软化
- 成熟的 -三级香气，丝滑，浓郁
- 过去_时间 -褪色、氧化、变薄
完成长度
- 短的 -短暂、稍纵即逝、突然
- 中等 -适度、持续、渐进
- 长的 -持久、挥之不去、延伸
- 非常长 -无尽、复杂、不断发展
视觉词汇输出结构
{
"base_color": {
"hue": "#8B2635",
"description": "ruby translucent",
"age_modified": "garnet ruby-brick",
"climate_shift": "lighter brighter"
},
"opacity_clarity": {
"base_opacity": 0.6,
"clarity": "bright clear",
"visual_weight": "light ethereal transparent"
},
"texture_surface": {
"base_texture": "delicate silky",
"structure": "fine-grained elegant",
"climate_modifier": "crisp angular tense",
"oak_overlay": "silky refined spice",
"age_state": "integrating softening"
},
"compositional_structure": {
"base_composition": "nuanced layered intimate",
"style_aesthetic": "restrained mineral earthy",
"visual_tension": "medium balanced",
"integration": "blending harmonizing",
"edge_quality": "soft diffused"
},
"atmospheric_qualities": {
"climate_atmosphere": "cool restrained mineral",
"style_atmosphere": "cool stone cellar ancient",
"finish_depth": "deep receding distant",
"fade_pattern": "slow gradual evolving"
},
"color_palette": [
"#8B2635", "#DC143C", "#3E2723", "#CD853F"
],
"balance_relationships": {
"acidity": 7.5,
"tannin": 6.0,
"visual_tension": "medium balanced",
"visual_weight": "light ethereal transparent"
}
}数学基础
函子
- 品种函数：将葡萄品种映射到基础视觉特征
- 气候函数：根据生长条件改变特征
- 橡木丰克托：叠加桶形老化的纹理和颜色
- 时间函数：沿老化维度演变所有参数
自然变换
- 平衡变形：保持转型过程中的平衡关系
- 区域转型：一致地构成品种+气候+风格
- 进化形态论：在修改属性时保持身份
一致性约束
平衡维度强化连贯的视觉关系：
- 酸度高→ 棱角分明，大气明亮
- 单宁含量高→ 结构化的质地，坚固的成分
- 高身材→ 不透明，视觉重量重
- 回味悠长→ 延长衰减，深大气深度
用例
图像生成
"Generate an image with the visual qualities of a mature Burgundy Pinot Noir:
delicate silky texture, ruby-brick translucent color, nuanced layered composition,
cool mineral atmosphere, fine-grained elegant structure"比较可视化
"Show the visual contrast between youthful Napa Cabernet (opaque, bold, geometric)
and mature Burgundy Pinot (translucent, delicate, nuanced)"时间序列
"Create a series showing wine evolution: vibrant purple youthful →
garnet developing → brick mature → brown fading"专家验证
该词汇基于：
- 世界侍酒大师协会 标准化品尝网格
- WSET （葡萄酒与烈酒教育信托）系统方法
- 加州大学戴维斯分校芳香轮 科学分类
- 经典葡萄酒产区和既定的质量标准
意向性推理
为什么这些映射有效：
- 颜色渐变是真实的 -葡萄酒确实会随着时间的推移而变色（紫色→brick→棕色）
- 纹理词汇具有联觉性 -“丝滑”与“抓地”自然暗示了视觉质感
- 结构隐喻得到体现 -“棱角”酸与“软”圆度
- 平衡就是视觉平衡 -张力/放松映射到构图
- 完成时间衰减 -长度映射到大气深度/淡入度
引用
使用此服务器的视觉词汇表时，请引用：
- 侍酒大师法庭品酒方法
- WSET葡萄酒评价系统方法
- 加州大学戴维斯分校葡萄酒香气轮（A.C.Noble等人）
许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件
贡献
该服务器代表系统化的专家知识。捐款应：
- 在既定的葡萄酒教育框架中增加基础内容
- 保持范畴连贯性（态射必须组合）
- 包括意向性推理（为什么映射有效）
- 与葡萄酒教育专业人士进行验证
作者
Dal的Lushy认识论基础设施项目的一部分。 通过范畴理论将领域专业知识转化为视觉参数。