MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

ontology-validator

HeshamFS
Обновлено Yesterday
1 просмотров
40
3
40
Посмотреть на GitHub
Дизайнaiautomationdesigndata

О программе

Навык ontology-validator проверяет аннотации материальных образцов на соответствие онтологии, подтверждая существование терминов, согласованность доменов/диапазонов и полноту необходимых свойств. Он используется для аудита аннотаций в соответствии с онтологиями, такими как CMSO, перед публикацией, обеспечивая соблюдение стандартов FAIR данных. Разработчикам следует использовать его для выявления ошибок в определениях классов и свойств на ранних этапах рабочего процесса.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills.git ~/.claude/skills/ontology-validator

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

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 репозиторий

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

Похожие навыки

executing-plans

Дизайн

Используйте навык executing-plans, когда у вас есть полный план реализации для выполнения контролируемыми партиями с контрольными точками проверки. Он загружает и критически анализирует план, затем выполняет задачи небольшими партиями (по умолчанию 3 задачи), сообщая о прогрессе между каждой партией для проверки архитектором. Это обеспечивает систематическую реализацию со встроенными контрольными точками проверки качества.

Просмотреть навык

requesting-code-review

Дизайн

Этот навык запускает суб-агента для ревью кода, который анализирует изменения в коде на соответствие требованиям перед дальнейшими действиями. Его следует использовать после завершения задач, реализации крупных функций или перед слиянием с основной веткой. Ревью помогает выявить проблемы на ранней стадии, сравнивая текущую реализацию с исходным планом.

Просмотреть навык

connect-mcp-server

Дизайн

Этот навык предоставляет разработчикам подробное руководство по подключению серверов MCP к Claude Code с использованием транспортов HTTP, stdio или SSE. Он охватывает установку, конфигурацию, аутентификацию и безопасность для интеграции внешних сервисов, таких как GitHub, Notion и пользовательские API. Используйте его при настройке интеграций MCP, конфигурации внешних инструментов или работе с Model Context Protocol от Claude.

Просмотреть навык

web-cli-teleport

Дизайн

Этот навык помогает разработчикам выбирать между веб-интерфейсом Claude Code и CLI на основе анализа задачи, а также обеспечивает бесшовное перемещение сессий между этими средами. Он оптимизирует рабочий процесс, управляя состоянием и контекстом сессии при переключении между веб-интерфейсом, CLI или мобильным приложением. Используйте его для сложных проектов, требующих различных инструментов на разных этапах работы.

Просмотреть навык