MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

ontology-validator

HeshamFS
업데이트됨 2 days ago
8 조회
40
3
40
GitHub에서 보기
디자인aiautomationdesigndata

정보

온톨로지 검증 스킬은 재료 샘플 주석의 온톨로지 준수 여부를 확인하며, 용어 존재 여부, 도메인/범위 일관성, 필수 속성의 완전성을 검증합니다. CMSO와 같은 온톨로지에 대한 주석을 게시 전에 감사하여 FAIR 데이터 표준을 보장하는 데 사용됩니다. 개발자는 워크플로우 초기 단계에서 클래스 및 속성 정의의 오류를 발견하기 위해 이 스킬을 활용해야 합니다.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills
Git 클론대체
git clone https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills.git ~/.claude/skills/ontology-validator

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

Ontology Validator

Goal

Validate that material sample annotations comply with ontology constraints: correct class names, valid properties, consistent domain/range relationships, and required fields present.

Requirements

  • Python 3.8+
  • No external dependencies (Python standard library only)
  • Requires ontology-explorer's cmso_summary.json and ontology_registry.json

Inputs to Gather

InputDescriptionExample
AnnotationJSON dict or list of annotation dicts{"class":"UnitCell","properties":{"has Bravais lattice":"cF"}}
Class nameClass to check completeness forCrystal Structure
Provided propertiesComma-separated property names"has unit cell,has space group"
RelationshipsJSON array of subject-property-object triples[{"subject_class":"Material","property":"has structure","object_class":"Crystal Structure"}]

Decision Guidance

What do you need to validate?
├── An annotation (classes and properties are correct)
│   └── schema_checker.py --ontology cmso --annotation '<json>'
├── Completeness of a class annotation
│   └── completeness_checker.py --ontology cmso --class <name> --provided <props>
└── Object property relationships
    └── relationship_checker.py --ontology cmso --relationships '<json>'

Script Outputs (JSON Fields)

ScriptKey Outputs
scripts/schema_checker.pyresults.valid, results.errors, results.warnings, results.class_valid, results.properties_valid
scripts/completeness_checker.pyresults.completeness_score, results.required_missing, results.recommended_missing, results.optional_missing, results.unrecognized
scripts/relationship_checker.pyresults.valid, results.results, results.errors

Workflow

  1. After mapping a sample with ontology-mapper, pass the annotations to schema_checker.py to verify correctness.
  2. For a specific class, use completeness_checker.py to see what required/recommended properties are missing.
  3. When building relationships between instances, use relationship_checker.py to ensure domain/range consistency.

Conversational Workflow Example

User: I annotated my sample as CrystalStructure with properties hasUnitCell and hasBasis.
      Is this correct and complete?

Agent: Let me validate your annotation and check completeness.

[Runs: completeness_checker.py --ontology cmso --class "Crystal Structure" --provided "has unit cell,has basis" --json]

Your annotation is partially complete:
- has unit cell: provided (required)
- has basis: not a direct property of Crystal Structure (it belongs to Unit Cell)
- **Missing required**: has space group

The "has basis" property belongs to the Unit Cell class, not Crystal Structure.
You should add "has space group" to Crystal Structure and move "has basis"
to the Unit Cell annotation.

CLI Examples

# Validate an annotation
python3 skills/ontology/ontology-validator/scripts/schema_checker.py \
  --ontology cmso \
  --annotation '{"class":"Unit Cell","properties":{"has Bravais lattice":"cF"}}' \
  --json

# Check completeness
python3 skills/ontology/ontology-validator/scripts/completeness_checker.py \
  --ontology cmso \
  --class "Crystal Structure" \
  --provided "has unit cell,has space group" \
  --json

# Validate relationships
python3 skills/ontology/ontology-validator/scripts/relationship_checker.py \
  --ontology cmso \
  --relationships '[{"subject_class":"Computational Sample","property":"has material","object_class":"Material"}]' \
  --json

Error Handling

ErrorCauseResolution
Class 'X' not foundInvalid class nameUse ontology-explorer to find correct name
Property 'X' not foundInvalid property nameUse property_lookup.py to search
Annotation must be a dictWrong input formatProvide valid JSON dict
Relationships must be a non-empty listWrong input formatProvide JSON array of relationship dicts

Interpretation Guidance

  • Errors indicate definite problems (unknown class/property, range mismatch)
  • Warnings indicate potential issues (domain mismatch — may be intentional for subclasses)
  • Completeness score: 0.0-1.0 ratio of provided vs. total tracked properties
  • required_missing: must fix for valid annotation
  • recommended_missing: should fix for quality
  • unrecognized: may indicate typos or properties from a different ontology

Security

Input Validation

  • --ontology is validated against registered ontology names in ontology_registry.json (fixed allowlist)
  • --annotation JSON is parsed with json.loads() and validated as a dict with required class and properties keys
  • --class names are validated against known classes in the ontology summary; unknown classes produce clear errors
  • --provided property names are validated as comma-separated strings and matched against known properties
  • --relationships JSON is parsed and validated as a non-empty list of dicts, each requiring subject_class, property, and object_class keys

File Access

  • Scripts read pre-processed JSON files from the references/ directory: ontology_registry.json, cmso_summary.json, cmso_constraints.json (all read-only)
  • No scripts write to the filesystem; all output goes to stdout
  • No network access is required

Tool Restrictions

  • Read: Used to inspect script source, reference files, and ontology constraint data
  • Bash: Used to execute the three Python validation scripts (schema_checker.py, completeness_checker.py, relationship_checker.py) with explicit argument lists

Safety Measures

  • No eval(), exec(), or dynamic code generation
  • All subprocess calls use explicit argument lists (no shell=True)
  • JSON input parsing uses json.loads() only (no pickle, no YAML with unsafe loaders)
  • Validation logic operates on pre-loaded in-memory data structures; no dynamic file discovery or traversal

Limitations

  • Constraints file is manually curated, not derived from OWL axioms
  • Does not validate data types (e.g., whether a value is actually a float vs string)
  • Does not validate cardinality (e.g., exactly one space group per structure)
  • Subclass checking uses simple parent traversal, not full OWL reasoning

References

Version History

DateVersionChanges
2026-02-251.0Initial release with CMSO validation support

GitHub 저장소

HeshamFS/materials-simulation-skills
경로: skills/ontology/ontology-validator
0
agent-skillsagentscli-toolscomputational-sciencellmmaterials-science

연관 스킬

executing-plans

디자인

executing-plans 스킬은 검토 체크포인트가 포함된 통제된 배치로 실행할 완전한 구현 계획이 있을 때 사용합니다. 이 스킬은 계획을 불러와 비판적으로 검토한 후, 소규모 배치(기본값 3개 작업)로 작업을 실행하면서 각 배치 사이에 진행 상황을 아키텍트 검토를 위해 보고합니다. 이를 통해 내재된 품질 관리 체크포인트를 갖춘 체계적인 구현이 보장됩니다.

스킬 보기

requesting-code-review

디자인

이 스킬은 코드 변경 사항을 요구 사항에 따라 분석하기 위해 코드 리뷰어 하위 에이전트를 호출합니다. 작업 완료 후, 주요 기능 구현 후, 또는 메인 브랜치에 병합하기 전에 사용해야 합니다. 이 리뷰는 현재 구현체와 원래 계획을 비교하여 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.

스킬 보기

connect-mcp-server

디자인

이 스킬은 개발자들이 HTTP, stdio 또는 SSE 전송 방식을 통해 MCP 서버를 Claude Code에 연결하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. GitHub, Notion 및 사용자 정의 API와 같은 외부 서비스를 통합하기 위한 설치, 구성, 인증 및 보안을 다룹니다. MCP 통합 설정, 외부 도구 구성 또는 Claude의 모델 컨텍스트 프로토콜 작업 시 활용하세요.

스킬 보기

web-cli-teleport

디자인

이 스킬은 작업 분석을 기반으로 개발자가 Claude Code 웹 인터페이스와 CLI 인터페이스 중 선택할 수 있도록 돕고, 두 환경 간 원활한 세션 텔레포트를 가능하게 합니다. 웹, CLI 또는 모바일 환경 전환 시 세션 상태와 컨텍스트를 관리하여 워크플로를 최적화합니다. 다양한 단계에서 서로 다른 도구가 필요한 복잡한 프로젝트에 사용하세요.

스킬 보기