catalysishub
通过GraphQL接口，为AI代理提供催化数据查询能力。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：catalysishub。 它的用途是：通过GraphQL接口，为AI代理提供催化数据查询能力。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/catalysishub/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我查一下用于二氧化碳加氢制甲醇的铜基催化剂，在250摄氏度下的典型转化率和选择性数据。” 它会通过此Skill的GraphQL接口查询后端数据库，并返回结构化的数据表格和关键结论。你还可以进一步要求它：“根据这些数据，分析一下不同铜锌比例对选择性的影响趋势。”
介绍
Catalysishub是一个基于MCP（Model Context Protocol）协议的服务器，它通过GraphQL接口提供了对催化数据的访问能力。这个Skill的核心是解决AI代理在需要查询专业催化数据（如催化剂性能、反应条件等）时，缺乏便捷、标准化接口的问题。
用户可以通过支持MCP协议的AI客户端（如Claude Desktop）安装并连接此服务器。连接后，AI代理便能在对话中直接调用预定义的GraphQL查询，获取结构化的催化数据，而无需用户手动查找数据库或编写复杂查询。
它非常适合从事化学、材料科学相关研究或开发的学术研究者、数据分析师以及需要处理专业科学数据的智能体开发者。这些用户常常需要快速获取和分析特定领域的实验或文献数据。
使用前，请确保你的AI客户端支持MCP协议，并了解基本的GraphQL查询概念。由于数据专业性较强，建议在明确查询目标（如催化剂类型、反应名称）后再使用，以提高效率。数据范围和更新频率取决于后端数据源。
核心特点
与通用数据查询Skill不同，它专注于催化这一垂直科学领域，提供结构化的专业数据接口；同时，它基于MCP协议实现，能无缝集成到支持该协议的各类AI代理中，实现开箱即用的互操作。
注意事项
不适合需要非催化领域数据（如金融、社交）或进行复杂数据建模与计算的场景。
常见问题
什么是MCP协议？
MCP（Model Context Protocol）是一个让AI模型安全、标准化地使用外部工具和数据的协议。
需要懂GraphQL才能用吗？
基础使用可由AI代理完成，但编写复杂查询需要一定的GraphQL知识。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/catalysishub/raw/index.md 读取 catalysishub 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/catalysishub/raw/index.md（查看排版版本）