EIS ECM DRT

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用于 EIS 数据的 ECM 等效电路拟合和 DRT 反演。支持单个文件、多个文件或整个文件夹批量处理。

功能

• 自动识别频率、阻抗实部和虚部列
• ECM 多初值拟合并选择误差最低的结果
• DRT 计算及图片输出
• 支持 .xlsx、.xls、.csv、.tsv、.txt

环境要求

• Python 3.10 或更高版本
• 第一次启动需要联网安装依赖

安装与启动

git clone <你的 GitHub 仓库地址>
cd EIS-Analysis-mcp
.\run_mcp.cmd

macOS / Linux：

git clone <your GitHub repository URL>
cd EIS-Analysis-mcp
chmod +x run_mcp.sh eis-analysis.sh
./run_mcp.sh

第一次启动会自动创建 .venv 并安装依赖。

连接 MCP

Windows 配置模板：examples/mcp_config_windows.json

{
  "mcpServers": {
    "eis-ecm-drt": {
      "command": "C:\\path\\to\\EIS-Analysis-mcp\\run_mcp.cmd",
      "args": []
    }
  }
}

macOS / Linux 配置模板：examples/mcp_config_macos_linux.json

把模板中的路径改成实际仓库路径，然后在 MCP 客户端中刷新连接。

分析 EIS

连接后可以直接输入：

分析 D:\EIS数据
ECM 选择 L-R0-RWQ
DRT 使用推荐参数

正式计算前，MCP 会先展示全部 6 个 ECM 模型、全部 4 个 DRT 预设和自定义入口，再要求用户分别确认 ECM 与 DRT。推荐项不会代替用户确认。

也可以直接使用命令行：

.\eis-analysis.cmd "D:\EIS数据" --ecm-model L-R0-RWQ

ECM 模型

模型 ID	text 表达式
L-R0-RWQ（推荐）	`L1-R0-((R1-W1)
L-R0-RQ	`L1-R0-(R1
L-R0-RC	`L1-R0-(R1
L-R0-2RC	`L1-R0-(R1
L-R0-2RQ	`L1-R0-(R1
L-R0-RQ-RWQ	`L1-R0-(R1

所有含 W1 的固定模型都使用 (R-W) 串联支路。也可以输入解析器支持的自定义 text 表达式。

DRT 参数

DRT 预设	λ	n_tau	shape_factor	n_basis	用途
balanced（推荐）	10	750	4	120	常用平衡分析
smooth	30	750	5	100	噪声数据，曲线更平滑
high_resolution	3	1000	3	180	保留更多细节，耗时和过拟合风险更高
fast_preview	10	300	4	60	快速预览

四组预设均使用一阶正则化、Gaussian 基函数、非负约束和 modulus 权重。tau_min、tau_max 均为 null，τ 范围按每组输入 EIS 的实际频率自动生成。用户也可以完整自定义 DRT 参数。

输入与输出

输入数据至少需要频率、阻抗实部和虚部三列。程序会自动识别常见列名及虚部符号。

每个样本输出：

• *_ecm.csv：一组 ECM 参数和拟合指标
• *_drt.csv：DRT 数据
• *_drt.png：DRT 图
• README_输出说明.txt：结果说明

未指定输出目录时，程序会在当前用户桌面自动创建 EIS Analysis output，并为每次分析创建独立的时间戳子文件夹。用户明确指定 output_dir 时使用指定位置。

输出说明会记录实际 ECM 模型、DRT 预设和完整参数，以及曲线数量、成功/失败数量、频率范围、ECM 模型分布、relative RMSE、R² 和 DRT τ 范围等统计。

许可证

MIT License

English

MCP server for ECM fitting and DRT inversion of EIS files, file lists, and folders.

Requirements

• Python 3.10 or newer
• Internet access for first-run dependency installation

Install and start

Windows:

git clone <your GitHub repository URL>
cd EIS-Analysis-mcp
.\run_mcp.cmd

macOS / Linux:

git clone <your GitHub repository URL>
cd EIS-Analysis-mcp
chmod +x run_mcp.sh eis-analysis.sh
./run_mcp.sh

Use the Windows MCP template or the macOS/Linux template, replace the repository path, and refresh the MCP connection.

Analyze EIS

Submit a real .xlsx, .xls, .csv, .tsv, or .txt file or folder. Before analysis, the MCP displays all six ECM models, all four DRT presets, and both custom-input options. The user must explicitly confirm both ECM and DRT selections.

Recommended ECM:

L-R0-RWQ = L1-R0-((R1-W1)||CPE1)

The six fixed model expressions are listed above. Every fixed Warburg model keeps W in series with R in the same branch, and custom parser-supported expressions are accepted.

DRT presets are balanced (recommended), smooth, high_resolution, and fast_preview. Complete custom DRT dictionaries are also accepted. All presets leave tau_min and tau_max null so the τ range is derived from each input spectrum's frequencies.

Each sample produces:

• *_ecm.csv
• *_drt.csv
• *_drt.png
• README_输出说明.txt

When output_dir is omitted, the server creates EIS Analysis output on the current user's desktop if needed and adds a timestamped run folder. The generated README records the selected models/configuration and dataset and fit statistics.

License

MIT License