Integratie
FTIR.fun MCP-server en REST API
Verbind FTIR.fun met je AI-assistent of automatisatiepijplijn. MCP-server voor Claude/Cursor/Codex. REST API voor aangepaste integraties. Dezelfde 130.000+ referentiespectra en literatuur-ondersteunde AI-interpretatie voor alle methoden.
MCP-server — Claude, Cursor, Codex
De MCP-server (Model Context Protocol) van FTIR.fun is beoordeeld en officieel vermeld op de Anthropic MCP Registry, Smithery en MCP.so. Het stelt FTIR-spectrale zoekopdracht, piekverklaring met DOI-geciteerde literatuur en materiaalidentificatie beschikbaar als aanroepbare tools voor elke MCP-compatibele client.
Snel verbinden
# Claude Desktop / Claude Code
claude mcp add ftirfun https://ftir.fun/mcp
# Cursor
# Add to ~/.cursor/mcp.json:
{"mcpServers": {"ftirfun": {"url": "https://ftir.fun/mcp"}}}
# OpenAI Codex
codex mcp add ftirfun https://ftir.fun/mcp
Beschikbare tools
| Tool | Beschrijving |
|---|---|
search_ftir_library | Zoek 130K+ referentiespectra op pieken of geüpload bestand. Retourneert gerangschikte overeenkomsten met CAS-nummers en overeenkomstscores. |
search_public_ftir_results | Zoek door de community gedeelde analyseresultaten op trefwoord. |
fetch_public_ftir_result | Haal een specifiek openbaar FTIR-analyseresultaat op met ID voor gedetailleerde beoordeling. |
Serverkaart en registerkoppelingen
- Server Card (JSON) — standaard MCP-serverontdekkingseindpunt
- Anthropic MCP Registry — officieel vermeld
- Smithery — beoordeeld en gepubliceerd
- MCP.so — vermeld
- PyPI (ftirfun-mcp) — Python-pakket
Coze Plugin — Gebruik Binnen Doubao
Open Doubao → Plugin Store → search "FTIR" or "红外分析" → tap Add. No configuration needed. Doubao will automatically route infrared-related queries to our spectral search engine.
Zoektermen: 红外分析, FTIR, infrared, 光谱检索, 物质识别
REST API
Bibliotheekzoek-API
POST /v1/search
Spectrale bibliotheek zoekopdracht. Accepteert een bestand (volledige spectrum matching) of een pieklijst (piekpositie matching). Als beide worden opgegeven, krijgt bestandszoekopdracht prioriteit.
Authenticatie
X-API-Key: your-api-key
Aanvraagbody
| Veld | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| file_base64 | string | een van | Base64-gecodeerd instrumentbestand (ondersteunt CSV, SPA, OPUS, SPC, JCAMP-DX en 15+ andere formaten) |
| filename | string | met file_base64 | Originele bestandsnaam inclusief extensie (bijv. sample.spa) |
| peaks | number[] | een van | Lijst van piekgolfgetallen in cm⁻¹ (bijv. [3026, 1601, 1493, 755]) |
| top_k | integer | nee (standaard 10) | Aantal resultaten om terug te geven, max 50 |
| tolerance | integer | nee (standaard 8) | Piekmatch tolerantie in cm⁻¹, bereik 1–30 |
Antwoord
{
"success": true,
"search_mode": "full_spectrum",
"n_matches": 10,
"matches": [
{
"rank": 1,
"name": "Polystyrene",
"cas": "25086-18-4",
"num": 326,
"similarity": 0.9586
}
],
"file_format": "Thermo SPA",
"n_points": 3601,
"error": null
}
Voorbeeld — Bestand uploaden
import base64, requests
with open("sample.spa", "rb") as f:
b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
resp = requests.post(
"https://api.ftir.fun/v1/search",
headers={"X-API-Key": "your-key", "Content-Type": "application/json"},
json={"file_base64": b64, "filename": "sample.spa", "top_k": 5},
)
print(resp.json())
Voorbeeld — Pieklijst
import requests
resp = requests.post(
"https://api.ftir.fun/v1/search",
headers={"X-API-Key": "your-key", "Content-Type": "application/json"},
json={"peaks": [3082, 3026, 2923, 1601, 1493, 1451, 1028, 906, 755, 699], "top_k": 5},
)
print(resp.json())
AI-only-analyse voor bestaande resultaten
Gebruik dit eindpunt alleen nadat er al een zoekresultaat bestaat. FTIR.fun leest of OCRt eerst het aangeleverde rapport, haalt de gerapporteerde kandidaten en piektabel van het monster eruit en voert vervolgens stroomafwaartse KG- en literatuuranalyse uit.
POST /ftir/analyze_existing_results
Het rapport moet zowel de gerapporteerde zoekresultatenlijst als de piektabel van het monster bevatten. Dit eindpunt voert geen spectrale bibliotheekzoekopdracht uit.
Authenticatie
X-API-Key: your-api-key
Aanvraagbody
| Veld | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| report_text | string | een van | Platte tekst gekopieerd uit een bestaand instrument- of bibliotheekrapport. De tekst moet zowel de gerapporteerde resultaten als de piektabel van het monster bevatten. |
| report_file_base64 | string | een van | Base64-gecodeerd rapportbestand. Ondersteunde formaten: PDF, DOC, DOCX, TXT, CSV, PNG, JPG, JPEG, WEBP, GIF, BMP, TIF, TIFF. |
| report_filename | string | met report_file_base64 | Oorspronkelijke rapportbestandsnaam inclusief extensie (bijvoorbeeld rapport.pdf of rapport.docx). |
| user_background_text | string | nee | Optionele monsterachtergrond. Dit wordt alleen als zachte context beschouwd en niet als bewijs. |
Harde invoergrens
- Vereist element 1: ten minste één gerapporteerde zoekresultaatkandidaat, zoals een Top1-hit of een Top15-lijst
- Vereist element 2: de pieklijst of piektabel van het monster in cm-1 uit hetzelfde rapport
- Als een van beide elementen ontbreekt, retourneert het eindpunt HTTP 422 en genereert het geen analyserapport
Succesvolle respons
{
"success": true,
"analysis_mode": "ai_only_existing_results",
"message": "AI-only analysis completed from the supplied existing results report.",
"input_requirements": {
"service_boundary": "AI-only analysis starts after a search result already exists.",
"required_inputs": [
"At least one reported search result candidate (Top1 or Top15).",
"The sample peak table or peak list in cm-1."
]
},
"missing_requirements": [],
"missing_requirement_messages": [],
"extracted_report": {
"source_kind": "pdf",
"used_ocr": true,
"peak_values_cm1": [1736, 1601, 1241],
"library_candidates": [
{"rank": 1, "name": "Polyethylene terephthalate", "cas_number": "25038-59-9", "raw_score_text": "856/1000", "normalized_similarity": 0.856}
]
},
"summary": "Reported library results rank Polyethylene terephthalate first.",
"report_view": {},
"final_decision": {},
"direct_evidence": {},
"related_literature": {}
}
Reactie bij ontbrekende invoer
{
"detail": {
"success": false,
"analysis_mode": "ai_only_existing_results",
"error": "missing_required_report_elements",
"message": "AI-only analysis requires both reported library results and a sample peak table.",
"missing_requirements": ["sample_peak_table"],
"missing_requirement_messages": [
"Missing sample peak table. Provide the sample peak list or peak table in cm-1 from the same report."
],
"input_requirements": {
"failure_behavior": "If either the reported result list or the sample peak table is missing, the service stops and returns a 422 response."
},
"extracted_report": {
"report_has_library_results": true,
"report_has_peak_table": false
}
}
}
Voorbeeld — bestaande rapporttekst
import requests
report_text = """
Sample: PET fragment
Top1: Polyethylene terephthalate Score: 856/1000
Top2: Polyester resin Score: 801/1000
Peak table (cm-1): 3435, 2932, 1715, 1409, 1241, 1093, 1017, 872, 722
"""
resp = requests.post(
"https://api.ftir.fun/ftir/analyze_existing_results",
headers={"X-API-Key": "your-key", "Content-Type": "application/json"},
json={"report_text": report_text, "user_background_text": "consumer packaging fragment"},
)
print(resp.json())
Voorbeeld — bestaand rapportbestand
import base64, requests
with open("instrument-report.pdf", "rb") as f:
b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
resp = requests.post(
"https://api.ftir.fun/ftir/analyze_existing_results",
headers={"X-API-Key": "your-key", "Content-Type": "application/json"},
json={
"report_file_base64": b64,
"report_filename": "instrument-report.pdf",
"user_background_text": "suspected packaging adhesive",
},
)
print(resp.json())
Foutcodes
| HTTP-status | Betekenis |
|---|---|
| 200 | Succes |
| 401 | Ontbrekende of ongeldige API-sleutel |
| 422 | Ongeldige aanvraagbody, niet-ondersteund rapportformaat of ontbrekende vereiste rapportelementen |
| 500 | Serverfout |