Integração
Servidor MCP e API REST do FTIR.fun
Conecte o FTIR.fun ao seu assistente de IA ou pipeline de automação. Servidor MCP para Claude/Cursor/Codex. API REST para integrações personalizadas. Os mesmos mais de 130.000 espectros de referência e interpretação de IA respaldada por literatura em todos os métodos.
Servidor MCP — Claude, Cursor, Codex
O servidor MCP (Model Context Protocol) do FTIR.fun foi revisado e oficialmente listado no Anthropic MCP Registry, Smithery e MCP.so. Ele expõe busca espectral FTIR, explicação de picos com literatura citada por DOI e identificação de materiais como ferramentas chamáveis para qualquer cliente compatível com MCP.
Conexão Rápida
# 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
Ferramentas Disponíveis
| Ferramenta | Descrição |
|---|---|
search_ftir_library | Pesquise mais de 130.000 espectros de referência por picos ou arquivo enviado. Retorna correspondências classificadas com números CAS e pontuações de similaridade. |
search_public_ftir_results | Pesquise resultados de análise compartilhados pela comunidade por palavra-chave. |
fetch_public_ftir_result | Busque um resultado específico de análise FTIR pública por ID para revisão detalhada. |
Cartão do Servidor e Links do Registro
- Server Card (JSON) — ponto de descoberta padrão do servidor MCP
- Anthropic MCP Registry — oficialmente listado
- Smithery — revisado e publicado
- MCP.so — listado
- PyPI (ftirfun-mcp) — Pacote Python
Plugin Coze — Use dentro do 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.
Palavras-chave de pesquisa: 红外分析, FTIR, infravermelho, 光谱检索, 物质识别
API REST
API de Pesquisa de Biblioteca
POST /v1/search
Pesquisa na biblioteca espectral. Aceita um arquivo (correspondência de espectro completo) ou uma lista de picos (correspondência de posição de pico). Se ambos forem fornecidos, a pesquisa por arquivo tem prioridade.
Autenticação
X-API-Key: your-api-key
Corpo da Requisição
| Campo | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| file_base64 | string | um de | Arquivo de instrumento codificado em Base64 (suporta CSV, SPA, OPUS, SPC, JCAMP-DX e mais de 15 outros formatos) |
| filename | string | com file_base64 | Nome do arquivo original incluindo extensão (ex: sample.spa) |
| peaks | number[] | um de | Lista de números de onda de pico em cm⁻¹ (ex: [3026, 1601, 1493, 755]) |
| top_k | integer | não (padrão 10) | Número de resultados a retornar, máximo 50 |
| tolerance | integer | não (padrão 8) | Tolerância de correspondência de pico em cm⁻¹, intervalo 1–30 |
Resposta
{
"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
}
Exemplo — Upload de Arquivo
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())
Exemplo — Lista de Picos
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())
Análise Exclusivamente com IA para Resultados Existentes
Use este endpoint somente depois que um resultado de pesquisa já existir. O FTIR.fun primeiro lê ou faz OCR do relatório fornecido, extrai os candidatos relatados e a tabela de picos da amostra e, em seguida, executa análise downstream com KG e literatura.
POST /ftir/analyze_existing_results
O relatório deve conter tanto a lista de resultados de pesquisa relatados quanto a tabela de picos da amostra. Este endpoint não realiza pesquisa em biblioteca espectral por si só.
Autenticação
X-API-Key: your-api-key
Corpo da Requisição
| Campo | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| report_text | string | um de | Texto simples copiado de um instrumento existente ou relatório de biblioteca. O texto deve incluir tanto os resultados relatados quanto a tabela de picos da amostra. |
| report_file_base64 | string | um de | Arquivo de relatório codificado em Base64. Formatos suportados: PDF, DOC, DOCX, TXT, CSV, PNG, JPG, JPEG, WEBP, GIF, BMP, TIF, TIFF. |
| report_filename | string | com report_file_base64 | Nome do arquivo do relatório original incluindo extensão (por exemplo, report.pdf ou report.docx). |
| user_background_text | string | não | Contexto opcional da amostra. Isso é tratado apenas como contexto suave e não como evidência. |
Limite Rígido de Entrada
- Elemento obrigatório 1: pelo menos um candidato a resultado de pesquisa relatado, como um hit Top1 ou uma lista Top15
- Elemento obrigatório 2: a lista de picos da amostra ou tabela de picos em cm-1 do mesmo relatório
- Se algum dos elementos estiver ausente, o endpoint retorna HTTP 422 e não gera um relatório de análise
Resposta de Sucesso
{
"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": {}
}
Resposta de Entrada Ausente
{
"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
}
}
}
Exemplo — Texto de Relatório Existente
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())
Exemplo — Arquivo de Relatório Existente
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())
Códigos de Erro
| Status HTTP | Significado |
|---|---|
| 200 | Sucesso |
| 401 | Chave de API ausente ou inválida |
| 422 | Corpo da solicitação inválido, formato de relatório não suportado ou elementos obrigatórios do relatório ausentes |
| 500 | Erro no servidor |