MDEngine

MD workbench for agents: 13 analysis tools, renders, hosted GPU runs; LAMMPS + OpenMM.

От сообществаРаботаетНужен API-ключГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

    Какие данные видит

    Нужен ли аккаунт

    Нужен API-ключ из настроек сервиса

    MD workbench for agents: 13 analysis tools, renders, hosted GPU runs; LAMMPS + OpenMM.

    Как подключить

    Как подключить MDEngine к Claude

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

    https://api.forcefieldsilicon.com/mcp

    1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
    2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
    3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
    4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
    5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

    Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

    Авторизация

    После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

    Как подключить MDEngine к ChatGPT

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

    https://api.forcefieldsilicon.com/mcp

    1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
    2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
    3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
    4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
    5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
    6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

    Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

    Авторизация

    При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

    Как подключить MDEngine к Cursor

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

    https://api.forcefieldsilicon.com/mcp

    Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

    Вручную:

    1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
    2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
    3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

    Авторизация

    Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

    Список инструментов сервера (12)

    Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

    accountBalance in USD, how jobs are priced (`pricing.mode` job = the deck's own work in atom-steps at per-class prices, capped at wall_limit_s x rate; metered = per second of pod time), the rate table, and the key id of the API key in use.
    submit_jobOne call: create a hosted GPU job, upload the deck given INLINE as {relative_path: text}, and queue it. Total inline size <= 8 MB; for larger decks use create_job, PUT the tarball to upload_url, then start_job. Billing starts at the first heartbeat (state running) and stops at done/failed/cancelled. The deck is executed as a program on an isolated GPU pod.
    create_jobStep 1 of the two-step path for big decks: validates the spec, reserves a job id, returns a presigned upload_url. PUT the deck as a .tar.gz (<= 2 GB, relative paths, input at `input`) to upload_url, then call start_job.
    start_jobStep 2: queue a job whose deck tarball has been uploaded. A GPU pod is launched; billing starts when it reports running.
    job_statusState (created|uploaded|queued|launching|running|uploading|done|failed|cancelled), GPU, rate, billed seconds, cost so far, exit code, error, last thermo lines.
    job_logThe last <= 20 thermo/log lines the running pod reported (30 s heartbeat). Full log.lammps is in the results tarball.
    job_resultsFor a done/failed job: a presigned download_url (valid ~7 days) for the results tarball (work/, log.lammps, exitcode). Results are deleted 30 days after the run.
    list_jobsJobs of this API key, newest first. Compact rows (id, state, label, created, finished, gpu, cost_usd, error) unless full=true.
    delete_resultsFor a finished job: delete its deck and results tarballs immediately instead of at the automatic 30-day purge. Metadata and billing records are kept; results can no longer be downloaded.
    capabilitiesCapability manifest of the hosted runners: LAMMPS version, installed packages, and every style by category with gpu=true (KOKKOS-accelerated) or gpu=false (exists, but runs on the pod's CPU cores at the GPU rate). Default = compact summary; runner=lammps&full=true returns the whole style table. Use preflight_deck to check a specific deck.
    preflight_deckDry run of the check submit_job performs: which styles the deck asks for are MISSING on every hosted LAMMPS image (the run would exit at startup), which are CPU-only, whether its pair style will use the GPU at all, and which image (`runner`) the job will be routed to — decks needing packages beyond the fast default image run on lammps-full automatically. Nothing is created or billed.
    cancel_jobCancel a job that is not finished. A running job is billed up to the cancel time; its pod is terminated.