ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้ว
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

BioMASS ODE Model Builder

โดย marcoruscรุ่น 2.5.2i★ 20 (ดาวรวมทั้งรีโป)iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.marcorusc/BioMASS

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ ติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ ไม่ต้องใส่คีย์
  • หมวด อื่น ๆ
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Construct, inspect, visualize, and simulate evidence-backed ODE models with BioMASS

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 3/3 · ทำงานบนเครื่องคุณ

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ

  1. ลง Python (uv) ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Python (uv) ↗

  2. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    {
      "mcpServers": {
        "biomass": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "mcp-biomodelling-servers"
          ]
        }
      }
    }
  4. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  5. ลองเลย

    ใช้ BioMASS ODE Model Builder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ BioMASS ODE Model Builder หรือมีชื่อเครื่องมือของ BioMASS ODE Model Builder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ BioMASS ODE Model Builder ไม่ได้

BioMASS ODE Model Builder ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ BioMASS ODE Model Builder ได้

  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด อื่น ๆ ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Python (uv) ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Python (uv) ↗

  2. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  3. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --scope user biomass -- uvx mcp-biomodelling-servers
  4. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น BioMASS ODE Model Builder ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  5. ลองเลย

    ใช้ BioMASS ODE Model Builder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ BioMASS ODE Model Builder หรือมีชื่อเครื่องมือของ BioMASS ODE Model Builder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Python (uv) ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Python (uv) ↗

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  4. ลองเลย

    ใช้ BioMASS ODE Model Builder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ BioMASS ODE Model Builder หรือมีชื่อเครื่องมือของ BioMASS ODE Model Builder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Python (uv) ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Python (uv)

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Python (uv) ↗

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  4. ลองเลย

    ใช้ BioMASS ODE Model Builder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ BioMASS ODE Model Builder หรือมีชื่อเครื่องมือของ BioMASS ODE Model Builder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ BioMASS ODE Model Builder อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add --scope user biomass -- uvx mcp-biomodelling-servers

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "biomass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-biomodelling-servers"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "biomass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-biomodelling-servers"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "biomass": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-biomodelling-servers"
      ]
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาว GitHubi
20 (ดาวรวมทั้งรีโป)
รีโปนี้มี MCP หลายรายการ ดาวนับในอันดับแค่รายการเดียว
ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
266/สัปดาห์
licensei
GPL-3.0
การเชื่อมต่อ
รันบนเครื่อง
รุ่นล่าสุดi
2.5.2
หมวดi
อื่น ๆ
ส่งเข้า registryi
28 ต.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
28 ต.ค. 2569
ผู้ทำ
marcorusc
แพ็กเกจ
pypi: mcp-biomodelling-servers
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 12 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub marcorusc ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 15 วันที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ GPL-3.0

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 19335 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 73% ของอีก 19335 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 19335 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

BioMASS ODE Model Builder ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 15 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (2.5.2) เข้า registry 15 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี World Monitor, Claude Flow, Windmill

ตัวอื่นในหมวดเดียวกัน

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

World Monitor

ข่าวกรองโลกแบบเรียลไทม์: ความขัดแย้ง ตลาด พลังงาน การค้า การขนส่ง และไซเบอร์

โดย koala73ใช้กันมาก★ 90.5Kอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

โดย ruvnetใช้กันมาก↓ 13.5K/สัปดาห์★ 81.5Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

โดย windmill-labsใช้กันมาก★ 18.5Kอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

BioMASS ODE Model Builder

A stateful MCP server for evidence-backed ODE construction using BioMASS 0.14 and Text2Model. It supports model inspection, graph visualization, export, and bounded exploratory simulation. The calling agent reads literature and proposes mechanisms. Calibration and sensitivity analysis are outside v1.

Installation

python -m pip install mcp-biomodelling-servers

mcp-biomass-server

Graph rendering is part of the standard installation: PyGraphviz wheels bundle Graphviz, so no system Graphviz or dot program is needed. The former [biomass-graph] extra is kept as an empty alias for existing install commands. On a platform without a PyGraphviz wheel, pip builds it from source, which needs a C compiler and Graphviz development headers.

Example MCP client configuration:

{

"servers": { "biomass": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "mcp-biomodelling-servers", "mcp-biomass-server"] } } }

From a source checkout, install with python -m pip install '.[dev]' and run python -m BioMASS.server. The repository's wheel path remapping does not support editable installs.

NeKo workflow

  1. Curate a network in NeKo, then call its export_biomass_handoff with the biological context. The export preserves nodes, stable edge IDs, references, and available mechanism/context columns. It does not require connectivity.
  2. create_session, then import_neko_handoff with the returned manifest path. Import verifies artifact integrity and stores a durable copy of the network and provenance inside the authoring snapshot. If BioMASS cannot read NeKo's files (a host that sandboxes each server), pass handoff_bundle, the object returned by NeKo export_handoff_bundle, instead of the path.
  3. Read papers with the calling agent's literature tools. set_evidence stores source identifiers, supporting passages or summaries, locations, biological context, limitations, and supporting/contradicting/context-only stances.
  4. build_reactions adds or edits reactions; set_reactions replaces the complete list. Each record has a stable ID, Text2Model statement, originating edges, evidence IDs, and a supported/assumed/unreviewed status. Scientific annotations are optional and supplied by the agent; new records default to unreviewed. These links may be many-to-many; uncovered edges remain in the coverage report.
  5. configure_model sets observables, time span, conditions, numerical defaults, units, and quantity provenance. It replaces the complete configuration.
  6. Inspect, validate, generate, visualize, optionally simulate, and export.

Reaction example (IDs must correspond to imported edges and stored evidence):

{

"reaction_id": "binding", "statement": "E + S <--> ES | kf=0.003, kr=0.001 | E=100, S=50, ES=0", "status": "supported", "evidence_ids": ["binding_paper"], "edge_ids": ["edge_returned_by_import"] }

Use share_parameters_with to refer to an earlier reaction ID. The renderer resolves that ID to the correct Text2Model line number. Numeric sharing in reaction records is rejected. Complete replacement with set_reactions clears numerical overrides and conditions because generated parameter names depend on line numbers; reapply those settings after inspecting the revised model.

For conversational construction, call create_session, then build_reactions with templates or raw statements. inspect_reactions returns stable IDs and generated symbols. Preview a batch using expected_version, then apply with preview=false. Incremental edits retain compatible numerical settings. Read model editing or docs://biomass/model_editing for details. The agent chooses kinetics and any scientific annotations; the server validates syntax, references, dependencies, and execution.

Standalone text workflow

import_text preserves a complete Text2Model document verbatim, including comments, directives, and numeric line references. Replacing a document also replaces its line-evidence mapping and clears the old configuration. Evidence can be stored before import, then linked by line number. In document mode, put observables, simulation conditions, and time span in the text itself; configure_model can override numeric defaults and record units/provenance.

import_text_file reads an existing UTF-8 file into the session with its source path and hash. build_reactions can expand or edit it while preserving untouched lines and parameter references. The original file is never modified. Removals leave comment lines so later line numbers remain stable; dependent observables and conditions must be repaired explicitly in the same batch.

examples/enzyme.txt is a small executable enzyme model. It specifies all three parameters, all four initial values (including zeros), and the time span, so it runs without opting into placeholder values.

{"scenario": {"name": "enzyme"}, "session_id": "returned-session-id"}

Pass that object to run_simulation after generate_model. For explicitly hypothetical runs, set scenario.allow_placeholders to true. A supplied or assumed value is distinguished from a Text2Model placeholder. Literature-derived quantities require evidence IDs. Unspecified units remain explicit null values.

Scenario overrides replace generated defaults before condition assignments. Each condition starts from fresh defaults. The actual parameters and initial values used for each solve, including steady-state preparation, are recorded. Parameter-sharing constraints remain effective; override their source parameter. Simulation produces complete species and observable CSV tables, a trajectory preview (up to 20 species), and a numerical scenario report.

Graph visualization

  • visualize_model(format="png"): default static graph and MCP image content.
  • visualize_model(format="svg"): scalable static graph.
  • visualize_model(format="html"): interactive graph; no browser is opened.
  • export_model_graph: DOT for external graph software.

Static layouts are dot (default), neato, fdp, circo, and twopi. HTML optionally exposes physics/layout controls. Layout selection applies to static formats. Interactive HTML references the vis-network JavaScript and stylesheet CDN used by BioMASS’s supported PyVis version; opening it requires network access. Graph artifacts are linked to an immutable model revision and are included in that revision's exported bundle.

BioMASS projects reactants and modifiers onto products, combining repeated species connections. It does not distinguish reactants from modifiers, or activating from inhibiting modifiers. Therefore this visualization is not a complete reaction graph or a signed causal network. Unresolved NeKo edges remain in coverage reports. An interactive graph is not a simulation animation. See the upstream graph tutorial.

Tools and resources

The server exposes 22 tools:

FamilyTools
Sessionscreate_session, list_sessions, close_session, restore_session
Authoringimport_neko_handoff, import_text, import_text_file, set_evidence, set_reactions, build_reactions, configure_model
Inspectioninspect_model, inspect_reactions, validate_model
Generationgenerate_model
Visualizationvisualize_model, export_model_graph
Simulationrun_simulation
Artifactsexport_model_bundle, list_generated_files, list_artifact_sessions, clean_generated_files

Read docs://biomass/agent_manual or request biomass_workflow_prompt for agent instructions. Session resources expose /model, /evidence, /coverage, /files, and /revision/{revision} under biomass://session/{session_id}.

Before writing reactions, agents should read these offline MCP resources:

ResourceReference
docs://biomass/reaction_syntaxSupported syntax and generated kinetics
docs://biomass/authoring_examplesTested tool argument examples
docs://biomass/network_to_reactionsEvidence-to-mechanism authoring guide
docs://biomass/model_editingConversational construction, templates, and file editing

These references ship with the server and are linked from its initialization instructions, agent manual, workflow prompt, and authoring tool descriptions. They document the supported BioMASS 0.14 subset. A separate skill is not required. The syntax examples are converted in tests; the complete example workflows are also generated and simulated. Signed edges do not automatically determine mechanisms, kinetic laws, or one reaction per edge.

Revisions, validation, and limits

Each session has locked authoring state and a durable JSON snapshot. Workers use separate directories and fresh interpreters. Generated revisions have integrity inventories; authoring edits clear the current revision pointer but retain previous revisions. Explicitly select an old revision to inspect its original model and evidence. Failed jobs retain only diagnostic logs.

Syntax validity, generation success, evidence coverage, and numerical execution are separate results. None establishes biological validity. Validation with check_generation=true uses a disposable worker and publishes no revision.

Accepted expressions contain finite constants, arithmetic, and model-symbol references (p[name], u[name], init[name] where applicable). Python calls, attributes, imports, and arbitrary Python model packages are unsupported. Identifiers start with a letter and use letters, digits, and single underscores. Numerical reaction values must be finite and nonnegative.

Workers default to 60 seconds, configurable from 1 to 300 seconds. v1 limits: 1 MiB / 2000 text lines, 500 species / 1000 reactions, 20 conditions, and 10001 integer time samples. Timeouts terminate the worker and its child processes on POSIX systems. These processes isolate runtime state; they are not an OS sandbox.

Exports include generated Python, original text, numerical configuration, evidence, assumptions, coverage, version metadata, graphs, and saved runs. Extract the ZIP and run python run_simulation.py to list saved scenarios, then python run_simulation.py simulate_ to reproduce one. The script uses the recorded actual numerical conditions. requirements.txt pins BioMASS 0.14.0. Closing a session preserves artifacts; cleanup preserves authoring and lineage while removing generated revisions and runs.

Artifacts and restorable session snapshots now use $MCP_BIOMODELLING_ARTIFACT_ROOT/BioMASS/ or the shared user-cache default documented in the root README. Legacy package-local directories remain listed with legacy=true and their full location; they are not migrated, deleted, or automatically restored.