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mcp_output/README_MCP.md

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 MatDeepLearn MCP 服务提供以下工具：
 
-| 工具名称 | 描述 | 支持直接传入文件内容 |
-|---------|------|-------------------|
-| `check_environment` | 检查环境配置和 GPU 可用性 | - |
-| `list_available_models` | 列出所有可用的 GNN 模型 | - |
-| `get_model_config` | 获取特定模型的默认配置 | - |
-| `quick_structure_analysis` | **推荐** 快速分析结构文件 | ✅ |
-| `analyze_structure` | 分析原子结构文件 | ✅ |
-| `process_structure_data` | 将原子结构数据处理为图格式 | ✅ |
-| `get_dataset_info` | 获取数据集信息 | ✅ |
-| `train_model` | 训练 GNN 模型 | - |
-| `predict_properties` | 使用训练好的模型预测新结构的属性 | - |
-| `cross_validation` | 执行 k 折交叉验证 | - |
-| `compare_models` | 比较不同 GNN 模型的性能 | - |
+### 🔧 环境与模型信息
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `check_environment` | 检查环境配置和 GPU 可用性 |
+| `list_available_models` | 列出所有可用的 GNN 模型 |
+| `get_model_config` | 获取特定模型的默认配置 |
+
+### 📁 会话管理（新增）
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `create_session` | 创建新工作会话 |
+| `get_session_info` | 获取会话信息 |
+| `list_sessions` | 列出所有会话 |
+| `delete_session` | 删除会话 |
+
+### 📤 数据上传（新增）
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `upload_structure_file` | 上传单个结构文件 |
+| `upload_structure_files_batch` | 批量上传多个结构文件 |
+| `upload_targets` | 上传 targets.csv 目标属性文件 |
+| `upload_binary_file` | 上传二进制文件（如预训练模型） |
+
+### 🔬 结构分析
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `quick_structure_analysis` | **推荐** 快速分析结构文件内容 |
+| `analyze_structure` | 分析原子结构文件 |
+
+### 🏋️ 模型训练（新增）
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `process_session_data` | 处理会话中的结构数据为图格式 |
+| `train_session_model` | 在会话数据上训练 GNN 模型 |
+| `run_cross_validation_session` | 执行 k 折交叉验证 |
+
+### 📊 预测与评估（新增）
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `predict_with_session_model` | 使用训练好的模型进行预测 |
+| `list_session_models` | 列出会话中的所有模型 |
+| `compare_session_models` | 比较多个模型的性能 |
+| `download_model` | 下载训练好的模型（base64 编码） |
+
+### 📁 数据集信息
+| 工具名称 | 描述 |
+|---------|------|
+| `get_dataset_info` | 获取数据集信息 |
+| `process_structure_data` | 处理结构数据为图格式（传统方式） |
+
+---
+
+## 🚀 完整工作流程示例
+
+### 步骤 1: 创建会话
+
+```
+请创建一个名为 "my_materials" 的新会话
+```
+
+返回的 `session_id` 将用于后续所有操作。
+
+### 步骤 2: 上传结构文件
+
+**单个文件：**
+```
+使用 upload_structure_file 上传以下 CIF 文件到会话 session_xxx：
+文件名：NaCl.cif
+内容：
+data_NaCl
+_cell_length_a   5.64
+...
+```
+
+**批量上传：**
+```
+使用 upload_structure_files_batch 批量上传结构文件到会话 session_xxx：
+{
+  "NaCl.cif": "data_NaCl...",
+  "ZnO.cif": "data_ZnO...",
+  "TiO2.cif": "data_TiO2..."
+}
+```
+
+### 步骤 3: 上传目标属性
+
+```
+使用 upload_targets 上传以下 targets.csv 到会话 session_xxx：
+NaCl,1.5
+ZnO,2.3
+TiO2,3.1
+```
+
+### 步骤 4: 处理数据
+
+```
+使用 process_session_data 处理会话 session_xxx 中的数据
+```
+
+### 步骤 5: 训练模型
+
+```
+使用 train_session_model 在会话 session_xxx 上训练 CGCNN_demo 模型，训练 100 个 epoch
+```
+
+### 步骤 6: 评估与预测
+
+```
+使用 list_session_models 查看会话 session_xxx 中的所有模型
+
+使用 predict_with_session_model 对新结构进行预测
+```
+
+### 步骤 7: 下载模型
+
+```
+使用 download_model 下载会话 session_xxx 中的模型 CGCNN_demo_xxx.pth
+```
+
+---
 
 ## 🌟 远程 MCP 使用指南（在 Cursor 中使用）
 
@@ -60,22 +167,41 @@ _cell_angle_gamma   90.0
 }
 ```
 
-#### analyze_structure
+#### create_session
 ```json
 {
-  "file_content": "完整的文件内容字符串",
-  "file_format": "cif"
+  "session_name": "my_project"  // 可选，会话名称
 }
 ```
 
-#### process_structure_data（处理多个结构）
+#### upload_structure_files_batch
 ```json
 {
-  "structure_contents": {
+  "session_id": "session_xxx",
+  "files": {
     "struct1.cif": "CIF 内容...",
     "struct2.cif": "CIF 内容..."
-  },
-  "targets_csv": "struct1,1.5\nstruct2,2.3"
+  }
+}
+```
+
+#### upload_targets
+```json
+{
+  "session_id": "session_xxx",
+  "targets_content": "struct1,1.5\nstruct2,2.3",
+  "validate": true
+}
+```
+
+#### train_session_model
+```json
+{
+  "session_id": "session_xxx",
+  "model_name": "CGCNN_demo",
+  "epochs": 100,
+  "batch_size": 32,
+  "learning_rate": 0.002
 }
 ```