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为 OpenMC 蒙特卡洛仿真提供提交前校验与结果后处理，减少常见建模错误。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"openmc-validator-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 openmc-validator-mcp 检查这个 OpenMC 输入模型，重点发现材料定义、几何设置、边界条件和 tally 配置中的常见错误，并给出修复建议。
返回一份提交前校验报告，列出问题位置、风险说明和可执行的修改建议。
在把 OpenMC 作业提交到 HPC 队列前，帮我运行完整预检，标出会导致作业失败或浪费计算资源的高风险配置。
输出高风险问题清单，并按严重程度排序，帮助用户先修复关键错误再提交。
请对这次 OpenMC 仿真结果做后处理检查，汇总关键输出，指出异常结果或可疑设置，并说明下一步排查方向。
生成结果摘要与异常分析，帮助快速判断仿真是否可信以及后续优化方向。
可为任意查询动态模拟操作并跨会话保持状态，便于测试与自动化验证。
通过自动化浏览器测试与诊断，验证 AI 生成代码的可用性并收集证据。
为多种技术栈提供代码规则校验、自动审查与问题报告，提升开发质量与效率。
将 OpenAPI 文件快速转换为按需裁剪的 MCP 服务器与工具集。
将 OpenAPI 规范精炼为更清晰精简的 MCP 服务，并评估工具选择准确率。
通过多模型与可视化工具，用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。