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  • License — License: GPL-3.0
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  • Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Basarisiz
  • exec() — Shell command execution in server-lites/tools/_gen_schema.py
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

SpectroLink: multi-technique optical gas sensing simulation MCP server (TDLAS-DA/WMS, LITES, NDIR, CRDS, FTIR, DOAS)

README.md

SpectroLink

多技术光谱传感仿真 MCP
TDLAS-DA/WMS · LITES · NDIR · CRDS · FTIR · DOAS — 自然语言驱动 · 无需 API key

Python MCP HITRAN CI Release License

📖 概述

基于 MCP（Model Context Protocol）的多技术光谱传感仿真，已实现 TDLAS-DA / TDLAS-WMS / LITES / NDIR / CRDS / FTIR / DOAS 七个技术、六个 MCP server（每技术独立服务器、独立加载控制上下文）。以 TDLAS 为例，对实验全链路做仪器级建模（而非只算一条理论 2f 曲线）：

DAQ 三角波+正弦调制 → 激光调谐(含二次非线性) → HITRAN 气体吸收 → 光电探测 → ADC 量化 → 数字锁相 → 1f / 2f / 2f·1f⁻¹

🏗️ 架构（monorepo）

模块 作用
spectrolink_core 共用物理内核：HITRAN 线表/缓存/指纹、Voigt、线强外推、同位素叠加、Allan/LOD 基座、器件库 schema（独立依赖包，pip install -e ./spectrolink_core）
server-tdlas TDLAS-DA / TDLAS-WMS 独立 MCP 服务器（工具 t_*）
server-lites LITES 独立 MCP 服务器（工具 l_*）
server-ndir NDIR（非分散红外）独立 MCP 服务器（工具 t_ndir_*）
server-crds CRDS（腔衰荡）独立 MCP 服务器（工具 t_crds_*）
server-ftir FTIR（傅里叶变换红外）独立 MCP 服务器（工具 t_ftir_*）
server-doas DOAS（差分吸收光谱）独立 MCP 服务器（工具 t_doas_*）
  • 共用 = 独立依赖包，不是代码拷贝；core 只放物理量级、不放技术特有假设（锁相、QTF 谐振等留在各 server），一处 bug 只修一处。
  • 按需启用：每个技术是独立服务器，配置里启哪个加载哪个，控制上下文占用。
  • 不内置仪器：默认参数仅作演示占位；真实器件参数（datasheet / 实测 / 标定）通过 t_device / l_device 用户交互获取。
  • 技术适配矩阵见 docs/ADAPTATION_MATRIX.md。

内置 HITRAN 取数与吸收谱计算（HAPI 1.x，不需要 API key），由 AI 助手以自然语言驱动仿真。用途：系统选型、方法验证、排除错误设计——不替代实测。

✨ 核心特性

  • 全链路建模：DAQ 调制 → 激光调谐 → HITRAN 吸收 → PD → ADC → 数字锁相；可选 etalon 条纹、RIN、1/f 漂移、RAM/AM
  • 七技术一体：TDLAS-DA/WMS · LITES · NDIR · CRDS · FTIR · DOAS，独立 server 按需加载、共用 spectrolink_core 物理内核
  • 混合气多组分：mixture 严格按 α = Σ xᵢ·α_pureᵢ(T,P) 逐点相加（不用 x·P 当分压），并返回各组分归因
  • AI 交互契约：返回值携带 interaction 与机器可读的 next_required_actions——"必须澄清 / 必须披露"由返回值承载
  • 保真度台账：默认生效 11 项 / 需显式开启 6 项 / 未建模 7 项，未建模项随结果披露
  • 可信度分层：10 项物理校验与交互合规分别计分
  • 可复现 + 离线门禁：seed=0 逐位可复现；契约自检 189 项与保真度审计均为 CI 硬门禁（不依赖网络）

其他：return_xy 透出锁相 X/Y 用于 RAM/AM 诊断；tdlas_invert(n_repeats>0) 给测量不确定度（仅统计分量）；x_list 多浓度同图。细节见 TECHNICAL.md 与 docs/VALIDATION.md。

📊 效果展示

WMS demo

CH₄ @ 2968.5 cm⁻¹ 的 3×2 输出：驱动电压 → DAS 吸收 → 1f → 2f → 2f/1f（红色为电压折返剔除区）

交互工作流

四泳道流程：启动协议 → 参数与澄清（四级优先级 + 设备库 + 结构化追问）→ 仿真执行 → 校验与交付（10 项校验、α/条纹语境播报、未建模效应披露）

技术适配矩阵（扩展性）

17 种光谱技术在本项目四层架构（取数 / 器件 / 信号 / 反演）上的适配判定：🟩 复用 · 🟧 改造 · 🟥 新增

技术适配矩阵

🚀 快速上手

git clone https://github.com/LKF0402/spectrolink.git
cd spectrolink
pip install -r requirements.txt
pip install -e ./spectrolink_core          # 共用内核

python server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py --selftest   # TDLAS 服务器自检（需访问 hitran.org）
python server-tdlas/tools/contract_check.py         # 离线契约自检（CI 硬门禁）
python server-tdlas/tools/tdlas_fidelity.py         # 离线保真度审计（CI 硬门禁）
python server-tdlas/tools/alpha_crossval.py         # α(ν) 独立交叉校验（与 HAPI 互校）
python server-lites/tools/lites_mcp.py --selftest   # LITES 服务器自检
python server-ndir/tools/ndir_mcp.py --selftest     # NDIR 服务器自检（离线）
python server-crds/tools/crds_mcp.py --selftest     # CRDS 服务器自检（HITRAN 失败自动降级）
python server-ftir/tools/ftir_mcp.py --selftest     # FTIR 服务器自检（离线）
python server-doas/tools/doas_mcp.py --selftest     # DOAS 服务器自检（离线）

接入 MCP 客户端：把 mcp.config.example.json 里的路径改为本机路径即可（手动方式）。

零占位一键接入（第一次用的人走这条）

把下面整段复制给你的 AI 助手。它自己完成 clone、装依赖、写 MCP 配置、装 Skill、跑自检——你不需要改任何路径：

我要用 SpectroLink（多技术光谱仿真 MCP，仓库 https://github.com/LKF0402/spectrolink）跑 TDLAS/WMS 光谱仿真。请全程帮我搭好，不要让我手动改路径：

1. 确认本机 Python ≥ 3.10；版本不够先告诉我怎么装，不要猜。
2. 选一个固定目录执行 git clone https://github.com/LKF0402/spectrolink.git，记下它的绝对路径。
3. 进入该目录，依次执行 pip install -r requirements.txt、pip install -e ./spectrolink_core。
4. 找到我当前 MCP 客户端（Claude Desktop / Cursor / Cline / VS Code 之一）的配置文件，写入 spectrolink-tdlas：
   command = 本机 python 的绝对路径；args = [该目录绝对路径 + "/server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py"]
   lites / ndir / crds / ftir / doas 五个先 disabled，我要用时再开。
   找不到客户端配置文件时，把该目录的 mcp.config.example.json 按真实路径改好交给我，并说明该贴到哪。
5. 把该目录的 SKILL.md 安装成 Skill（按我客户端的 Skill 目录约定放；不确定就告诉我该放哪）。它是唯一入口，子技术说明 AI 会按需自动读，别再单独装。
6. 执行 python server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py --selftest，把结果贴给我。
7. 最后告诉我：装在哪、改了哪个配置文件、最初三句可以直接说的话。

任何一步失败就停下来报告卡点，不要跳过。

装好后直接说人话就行，示例见 USAGE.md。

⚠️ Skill 不是可选项

SKILL.md 不是文档，而是 AI 的行为规范（唯一安装入口）：服务器只能保证 AI「看到」next_required_actions，Skill 才规定 AI「照做」——保留默认值必须显式标注、器件参数来源（source）必须如实填写、设备命名须含型号/波长。

渐进式披露架构：根 SKILL.md 只含技术选择矩阵与自动调度协议（L1）；各技术细节（路由表、默认披露、专属坑点）在 server-<技术>/SKILL.md（L2），由 AI 按任务自动读取——用户只需安装根 SKILL 一个技能，无需按技术分别安装。

安装（任选其一）：放进客户端的 Skill 目录；或让 AI 直接读取该文件作为行为规范。

🔧 工具列表

工具 功能
⭐ tdlas_wms_instrument WMS 仪器级仿真首选：全链路建模，输出标准 3×2 六子图
tdlas_das_instrument 仪器级 DAS 仿真（DAQ→激光→光路→PD→ADC）
tdlas_simulate 解析模型正向计算：DAS 透过率、1f、2f 峰高
tdlas_das_chain 三角波 DAS 链路：PD 原始信号 → 基线拟合 → 吸光度
tdlas_review 结果自动校验（10 项，不绘图）+ 交互契约与保真度声明
tdlas_invert 免标定浓度反演（2f/1f → 摩尔分数）；n_repeats>0 给出不确定度
tdlas_detection_limit 噪声等效浓度（NEC）与检测限（LOD）
tdlas_detection_limit_scan LOD 随光程 / 参考浓度的二维扫描（选型）
tdlas_session 跨会话工况参数持久化
tdlas_device 硬件参数库（激光器 / 探测器 / DAQ / 光学）
tdlas_guide AI 交互协议、术语表与保真度台账
tdlas_selftest 全链路自检

四个仿真工具（及透传的 tdlas_review）共用一对可选项：mixture（混合气）与 x_list（单物种多浓度扫描）。两者互斥，且与单 x 二选一。

x_list 时标准 6 子图本身就按浓度叠加：②~⑤ 面板（PD / αL / 1f / 2f / 归一化 2f）以 viridis 配色叠放各浓度并标 ppm，纵轴按全部浓度统一（低浓度不会被压平）；另有单用途的 png_overlay 对照图。

四个仿真工具另有 iso（同位素）开关：不传=主同位素（历史口径，与旧版本结果逐位一致）；iso="all"=该分子全部 HITRAN 同位素按丰度叠加——CH4 2968 cm⁻¹ 等密集谱区邻近同位素线（如 ¹³CH₄，ν₃ 位移 ±1-2 cm⁻¹）贡献不可忽略，all 的峰形/峰位更贴近实测；iso=<整数>=指定同位素编号（HAPI 口径，CH4: 1=¹²CH₄、2=¹³CH₄、3=¹²CH₃D、4=¹³CH₃D）。窗口内 0 条线的稀有同位素自动跳过并披露 iso_skipped。

LITES 工具（server-lites）

工具 功能
lites_forward 光热正向模型：QTF 谐振 + 热弹机理 → 2f 电压
lites_mdl 最小可探测浓度（MDL）与噪声预算
lites_device 器件库（仅内置默认演示器件，真实音叉交互获取）
lites_resonance / lites_sweep 共振跟踪 / 参数扫描
lites_selftest 物理内核自检（标定自洽 / 标度律 / 饱和 / 失谐）

新技术工具（server-ndir / server-crds / server-ftir / server-doas）

技术 工具 功能
NDIR t_ndir_forward 双通道 Beer-Lambert 正演（lnR → 解析反演 + 3σ 披露）
t_ndir_calibrate / t_ndir_invert 浓度标定曲线 / 比值反演
CRDS t_crds_simulate 腔衰荡仿真（τ₀、ring-down 波形、有效光程；HITRAN 离线降级）
t_crds_ringdown / t_crds_invert ring-down 拟合 / 浓度反演
FTIR t_ftir_simulate 干涉图正演（保护带 + 翼区归一 + 切趾 boxcar/hamming/BH + 反演披露）
t_ftir_invert 恢复谱数组 → 浓度反演
DOAS t_doas_forward UV-Vis 截面正演（慢变背景多项式分离 + 联合最小二乘）
t_doas_calibrate / t_doas_invert 标定曲线 / 实测谱反演

🌐 远程部署

python server-tdlas/tools/tdlas_mcp.py --http --host 0.0.0.0 --port 8000 --token <鉴权密钥>
python server-tdlas/tools/remote_link.py   # 公网隧道（cloudflared）
# 其余技术：ndir=8005 / crds=8002 / ftir=8003 / doas=8004（各 tools/<tech>_mcp.py --http 同参）

📚 文档

文档 内容
TECHNICAL.md 物理原理、算法实现、参数表、已知近似（含 §8 多技术 server 章节）
docs/VALIDATION.md 可信度分层、校验判据口径、已知局限
docs/ADAPTATION_MATRIX.md 多技术适配矩阵与接入流程
SKILL.md AI 交互规范与工具使用协议
spectrolink_core/README.md 共用物理内核说明
server-tdlas/tools/tdlas_fidelity.py 保真度登记表：单一真源 + 离线审计
CHANGELOG.md 版本更新记录

📝 引用

The instrument-level spectral simulations were performed using SpectroLink
(https://github.com/LKF0402/spectrolink, GPLv3; formerly tdlas-mcp).

底层数据：HAPI (Kochanov et al., JQSRT 2016, 10.1016/j.jqsrt.2016.03.005) · HITRAN2024 (Gordon et al., JQSRT 2026, 10.1016/j.jqsrt.2026.109807)

⚠️ 声明

学术诚信：输出为理论仿真，仅用于研究参考、方法验证与系统选型。严禁将仿真结果冒充实验测量写入论文或用于产品认证；论文中使用须标注"理论仿真"并按上节致谢。

版权：个人独立原创，GPLv3 开源。✅ 个人/学术/教学/二次开发、商业内部研究评估；❌ 闭源出售、去除版权声明后换壳抄袭、把仿真结果当实验数据宣传。衍生作品须同样开源并保留原始版权声明。

支持作者：Star、转发或引用，是对个人开发者最直接的支持。

📄 许可证

GPLv3 — 详见 LICENSE

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