TianGong LCA MCP (lokal)

Besuchen Sie den TianGong MCP Hub für die neuesten Plug-in-Beispiele, Konfigurationsskripte und FAQs. Diese Seite fasst die wichtigsten Schritte der lokalen Bereitstellung zusammen.

openLCA-Konfiguration

openLCA-Installation

Laden Sie auf der openLCA-Official-Website gemäß den Seitenhinweisen die openLCA-Software auf Ihren lokalen Rechner herunter.

Dateiimport

Klicken Sie auf das Software-Symbol, um in die heruntergeladene openLCA-Oberfläche zu gelangen, und beginnen Sie mit dem Dateiimport.

1. Menü öffnen: Klicken Sie oben links auf das Menü „File", um die Liste aufzuklappen.

2. Import wählen: Klicken Sie im Menü auf „Import", um den Import von Datendateien vorzubereiten.

3. Datei importieren: Wählen Sie im Untermenü „Import" je nach tatsächlichem Datenformat „File" oder „Other".

   Importoption	Zweck	Häufig unterstützte Formate/Typen
   File	Vollständige Datenbanken oder Standard-Datensatzdateien importieren.	.zolca, EcoSpold, ILCD, SimaPro CSV, Excel
   Other	Bestimmte Komponenten importieren oder erweiterte Importkonfiguration durchführen.	Gesamte Datenbanken, einzelne Komponenten (Prozesse, Flüsse, Methoden usw.), GeoJSON, Mapping-Dateien

4. Daten durchsehen: Entpacken und betrachten Sie nach Abschluss des Imports die Daten in der Navigation der Hauptoberfläche.

   

IPC-Server

1. Menü öffnen: Klicken Sie oben links auf das Menü „Tools", um die Liste aufzuklappen.

2. Werkzeug wählen: Klicken Sie im Menü auf „Developer tools".

3. Konfigurationsfeld öffnen: Wählen Sie im Untermenü „Developer tools" den Punkt „IPC Server".

4. Port konfigurieren: Wechseln Sie zur Ansicht „Start an IPC Server" und tragen Sie im Feld Port den Startport des IPC-Servers ein (empfohlen: 8080).

5. Dienst starten: Klicken Sie auf die grüne Schaltfläche, um den IPC-Server zu starten.

   

MCP-Server

NVM-Installation

Laden Sie je nach Systemtyp von der entsprechenden offiziellen Website (Windows, Linux, macOS) gemäß der Dokumentation nvm auf Ihren lokalen Rechner herunter.

Node.js-Paket

Öffnen Sie je nach Betriebssystem (Windows/Linux/Mac) das entsprechende Terminal und geben Sie gemäß der folgenden Anleitung die Befehle ein

1. Node.js herunterladen/aktivieren

   # Install Node.js version 22
   nvm install 22
   # Configure the Node.js version to use
   nvm use 22

2. MCP-Server-Paket installieren

   # Install package
   npm install -g @tiangong-lca/mcp-server@0.0.14

3. MCP-Server starten

   # Start MCP-Server
   npx -p @tiangong-lca/mcp-server tiangong-lca-mcp-http-local

4. Optionale Konfiguration der GLAD-Datensatzsuche

   Um GLAD-Datensätze (Global LCA Data Access) aus MCP-Tools abzufragen, konfigurieren Sie diese Server-Umgebungsvariablen vor dem Start des MCP-Servers:

   GLAD_API_KEY=your-glad-api-key
   GLAD_API_BASE_URL=https://www.globallcadataaccess.org/api/v1

   GLAD_API_BASE_URL bleibt üblicherweise beim Standardwert. Überschreiben Sie ihn nur, wenn Ihre Laufzeitumgebung einen kompatiblen Proxy oder ein privates Gateway nutzen muss. Die GLAD-Tools hängen von einem serverseitigen API-Key ab; hinterlegen Sie den Key nicht in öffentlichen Dokumenten, Chat-Protokollen oder geteilten Konfigurationen.

   Nach der Konfiguration enthält die Werkzeugliste Search_GLAD_Datasets_Tool und Get_GLAD_Dataset_Tool. Nutzen Sie das Suchwerkzeug, um Datensatz-Deskriptoren nach Schlüsselwort, Sektor, Format, Geografie oder öffentlicher Zugänglichkeit zu filtern. Nutzen Sie das Abrufwerkzeug mit refId und dataProvider, um einen GLAD-Datensatz-Deskriptor zu laden. Diese Werkzeuge geben GLAD-Metadaten und Zugangsbeschreibungen zurück. Sie importieren den Datensatz nicht in TianGong LCA. Nutzen Sie den TIDAS-ZIP-Workflow oder die passende Konvertierungskette, wenn Sie Daten importieren oder konvertieren müssen.

MCP-Server-Aufruf

Inspector

MCP-Inspector starten: Geben Sie folgenden Befehl im Terminal ein; es leitet automatisch zur Inspector-Seite weiter

npx @modelcontextprotocol/inspector

1. Transporttyp konfigurieren: Wählen Sie auf der Inspector-Seite in der Dropdown-Box „Streamable HTTP".

2. URL konfigurieren: Tragen Sie den Port des MCP-Servers ein: http://localhost:9278/mcp.

3. Verbindung herstellen: Klicken Sie auf „Connect".

   Nach erfolgreicher Verbindung zeigt das Folgende die Anwendung am Beispiel der Wirkungsabschätzung.

4. Operation wählen: Klicken Sie auf der oberen Symbolleiste auf „Tools".

5. Liste aufklappen: Klicken Sie auf „List Tools", um die Liste anzuzeigen.

6. Werkzeug wählen: Klicken Sie in der Liste auf „OpenLCA_Impact_Assessment_Tool".

7. UUID konfigurieren: Suchen Sie die UUIDs von productSystem und impactMethod in openLCA und tragen Sie sie in die entsprechenden Felder ein.

8. Werkzeug ausführen: Klicken Sie auf „Run Tool", um das Werkzeug auszuführen und die Ausgabe anzuzeigen.

   

Cherry Studio

Laden Sie auf der Cherry-Studio-Website gemäß der offiziellen Dokumentation die Software auf Ihren lokalen Rechner herunter und öffnen Sie sie.

1. Einstellungen öffnen: Klicken Sie in der Seitenleiste auf die Einstellungen-Schaltfläche.

2. MCP-Einstellungen öffnen: Wählen Sie „MCP Settings", um zur MCP-Konfiguration zu gelangen.

3. MCP-Server hinzufügen: Klicken Sie oben rechts auf „Add Server", um zur MCP-Server-Konfiguration zu gelangen.

   

4. Informationen eintragen: Konfigurieren Sie die Grunddaten des lokalen MCP-Servers.

   Type: Streamable HTTP URL: http://localhost:9278/mcp

5. Informationen speichern: Klicken Sie auf „Save".

6. MCP-Verbindung starten: Klicken Sie, um den MCP-Server zu aktivieren.

   

7. Chat öffnen: Klicken Sie oben in der Seitenleiste, um zur Hauptseite zurückzukehren. Konfigurieren Sie das Modell (siehe offizielle Dokumentation) und erstellen Sie einen Chat.

8. Server verbinden: Klicken Sie unterhalb der Konversation auf die MCP-Einstellungen.

9. MCP auswählen: Wählen Sie das benötigte MCP.

   

Dify

Installieren Sie Dify gemäß der offiziellen Dify-Dokumentation lokal. Führen Sie nach abgeschlossener Installation und laufendem Projekt die folgenden Schritte aus.

1. Werkzeugseite öffnen: Klicken Sie in der oberen Symbolleiste auf „Tools", um die Werkzeugverwaltung zu öffnen.

2. MCP-Werkzeug suchen: Geben Sie in der Suchleiste das Schlüsselwort „MCP" ein.

3. Aus dem Markt herunterladen: Finden und laden Sie das MCP-Werkzeug im Marketplace (das hervorgehobene Werkzeug ist das empfohlene).

4. Installation ausführen: Klicken Sie auf „Install", um die Installation abzuschließen.

   

5. Konfigurationsfeld öffnen: Klicken Sie nach Abschluss der Installation auf das erscheinende Konfigurationsfeld.

6. Autorisierung öffnen: Klicken Sie auf „Authorization", um die MCP-Autorisierung zu konfigurieren.

7. Konfigurationsfenster öffnen: Klicken Sie, um das MCP-Detailkonfigurationsfenster zu öffnen.

8. Grunddaten eintragen: Füllen Sie im Konfigurationsfenster die nötigen Verbindungsinformationen aus.

   {
     "tiangong_lca_local": {
       "transport": "streamable_http",
       "url": "http://host.docker.internal:9278/mcp",
       "headers": {
         "Accept": "application/json,text/event-stream",
       },
       "timeout": 50,
       "sse_read_timeout": 50
     }
   }

9. Konfiguration speichern: Klicken Sie nach dem Ausfüllen auf „Save".

   

10. Workflow aufbauen: Erstellen Sie in Dify Workflows oder Agenten, die das MCP aufrufen.

    1. Zum Erstellen von Agenten und Workflows siehe offizielle Dokumentation.
    2. Zu MCP-Anwendungen siehe offizielle Dokumentation