KETI FLOW
БесплатноНе проверенEnables querying optimal control values (angle for blowers, control for pumps) to minimize power given a required flow rate, using machine learning models train
Описание
Enables querying optimal control values (angle for blowers, control for pumps) to minimize power given a required flow rate, using machine learning models trained on pump/fan operation data.
README
송풍기/펌프 운전점 데이터를 서버 시작 시마다 학습하고, 에이전트가 MCP tool로 최적 제어값을 조회할 수 있게 하는 독립 MCP 서버입니다.
구조
KETI_FLOW_MCP/
├─ src/
│ ├─ train/
│ ├─ mcp_server/
│ └─ utils/
├─ data/
├─ tests/
├─ config/
│ └─ config.json
├─ main.py
├─ pyproject.toml
├─ uv.lock
├─ README.md
└─ .gitignore
src/mcp/는 Python MCP SDK의 mcp 패키지명과 충돌할 수 있어 사용하지 않습니다.
설치
cd C:\Users\keti\workspace\KETI_FLOW_MCP
uv sync
가상환경은 .venv/에 생성됩니다.
데이터
학습 데이터는 data/ 아래에 둡니다. 이 폴더는 기밀 데이터 위치이므로 git에서 추적하지 않습니다.
기본 설정은 다음 파일을 사용합니다.
data/blower/fan_training.csv
data/pump/pump_training.csv
기본 CSV 컬럼은 다음과 같습니다.
Flowrate,Head,Power,Angle,Speed
현재 MCP tool은 요구 유량 Flowrate를 입력받아 Power가 최소가 되는 Angle 값을 찾습니다.
설정
설정 파일은 config/config.json입니다.
주요 항목:
data.base_dir: 학습 데이터 기준 폴더machines.<name>.data_file: 장비별 CSV 경로flow_column: 유량 컬럼control_column: 최적화할 제어값 컬럼target_column: 최소화 또는 최대화할 목표 컬럼optimization:minimize또는maximizecandidate_count: 실시간 탐색 후보 개수respect_control_flow_range: 제어값별 학습 유량 범위를 엄격히 적용할지 여부
실행
uv run python main.py
서버는 실행 시 다음 순서로 동작합니다.
config/config.json로딩data/의 CSV 로딩- 송풍기/펌프 모델 메모리 학습
- MCP stdio 서버 시작
모델 파일과 LUT 파일은 생성하지 않습니다.
MCP Tools
get_optimal_blower_angle
입력:
{
"required_flow": 500.0
}
응답 예:
해당 유량에서 적절한 각도 제어 값은 49 입니다. 예측 Power: 2.739 kW
범위 밖 응답 예:
해당 유량은 학습 데이터 범위 내 값이 아닙니다. 지원 범위: 500 ~ 900
get_optimal_pump_control
입력:
{
"required_flow": 5.0
}
MCP Resources
keti-flow://training-status
현재 서버 프로세스에 학습된 모델 상태, 데이터 파일, 행 수, 유량 범위를 반환합니다.
Codex 등록 예시
Codex MCP 설정에서 다음 형태로 등록합니다.
{
"mcpServers": {
"keti-flow": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\keti\\workspace\\KETI_FLOW_MCP",
"run",
"python",
"main.py"
]
}
}
}
Claude 등록 예시
Claude Desktop 설정 파일의 mcpServers에 다음 항목을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"keti-flow": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\keti\\workspace\\KETI_FLOW_MCP",
"run",
"python",
"main.py"
]
}
}
}
로컬 검증
tests/는 로컬 검증용 폴더이며 git에서 추적하지 않습니다.
간단한 smoke 검증:
uv run python -c "from src.mcp_server.server import build_runtime; r=build_runtime(); print(r.status())"
송풍기 예측 확인:
uv run python -c "from src.mcp_server.server import build_runtime, optimal_control_text; r=build_runtime(); print(optimal_control_text(r, 'blower', 500))"
git 추적 제외
다음 항목은 git에 포함하지 않습니다.
data/tests/.venv/- 모델 산출물 파일
- 로그와 로컬 출력물
Установка KETI FLOW
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/CodeNinja1126/KETI_FLOW_MCPFAQ
KETI FLOW MCP бесплатный?
Да, KETI FLOW MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для KETI FLOW?
Нет, KETI FLOW работает без API-ключей и переменных окружения.
KETI FLOW — hosted или self-hosted?
Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.
Как установить KETI FLOW в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой KETI FLOW на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
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