Aman-Amith-Shastry-scientific_computation_mcp

Scientific Computation MCP

インストールガイド

このサーバーはストリーム可能な HTTP を使用します。Smithery CLI（Node 20+）を使って、Smithery から追加してください。

npm install -g smithery@latest
smithery mcp add @aman-amith-shastry/scientific_computation_mcp --client claude

名前空間は小文字です。Smithery のレジストリ検索では大文字と小文字が区別され、大文字を含む表記ではエラーになるのではなく、ツールのない空のレコードが返されるため、名前を大文字で始めると、機能のないサーバーのように見えます。

Cursor の場合は --client cursor に置き換えるか、リモートの Smithery 接続として追加するには --client を省略してください。その後、クライアントを再起動してサーバーを認識させます。

ローカルでの実行

uv sync
uv run src/main.py

MCP エンドポイントは http://localhost:8081/mcp、稼働状態確認用エンドポイントは http://localhost:8081/health です。環境変数による上書き設定：PORT、HOST、MCP_PATH、ALLOWED_ORIGINS、LOG_LEVEL。

デプロイ

Smithery はコンテナのビルドやホスティングを終了しました。サーバーは、Smithery のゲートウェイがプロキシする URL、またはローカルの stdio 用 MCPB バンドルとして公開されます。このサーバーは URL で公開されるため、HTTPS を提供できるホストであればどこでもコンテナを実行できます。

docker build -t scientific-computation-mcp .
docker run -p 8081:8081 -e PORT=8081 scientific-computation-mcp

ホストが満たす必要がある条件は次の 2 つです。

• インスタンスは 1 つにしてください。 ツール呼び出しの間、テンソルはプロセスメモリ内に保持されます。そのため、レプリカを 1 つより多くするとストアが分割され、create_tensor → view_tensor のフローが壊れます。
• セッションを維持してください。 トランスポートはステートフル（stateless_http=False）で実行され、テンソルストアは MCP セッションごとにキー付けされます。これにより、同時に利用するユーザー同士が互いのテンソルを読み取るのを防ぎます。

Render でのホスティング

render.yaml は Dockerfile を単一の無料プランの Web サービスとしてデプロイします。Render のダッシュボードで New → Blueprint を選び、このリポジトリを選択してください。Render が PORT を設定し、TLS を終端して、/health をチェックします。ほかに必要な設定はありません。

無料インスタンスは、インバウンドトラフィックが 15 分間ないと停止し、再起動にはおよそ 1 分かかります。MCP セッションを開いたままでも停止を防げません。ストリーム可能な HTTP のストリームはサーバーからクライアントへの方向であり、アイドル状態のセッションからはインバウンド通信がないため、サービスは停止してしまいます。考慮すべき影響は 2 つあります。

• ツール呼び出しの間隔が 15 分空くと、テンソルは維持されません。 ストアはプロセスメモリ内にあるため、停止するとセッションとそのテンソルも一緒に失われます。ツール呼び出しはインバウンドトラフィックなので、利用中はサービスが起動状態を保ちますが、解析の途中で長時間中断すると停止します。
• 公開時のスキャンが、停止中のインスタンスにあたる場合があります。 Smithery は URL を SmitheryBot/1.0 としてスキャンし、コールドスタートによりタイムアウトすることがあります。事前に /health にアクセスしてインスタンスを起動してください。

無料プランでは、ワークスペースあたり月 750 インスタンス時間が付与されます。約 730 時間の月であれば、無料サービスを 1 つ常時稼働させる分には足りますが、2 つ目には足りません。

プロセスを 1 つ常時稼働させるホストであれば、これらの問題をすべて避けられます。コンテナはプラットフォーム固有の前提条件がない、$PORT 上の通常の HTTP です。

公開

curl -sS -o /dev/null -w '%{http_code}\n' https://<your-host>/health
smithery mcp publish "https://<your-host>/mcp" -n @aman-amith-shastry/scientific_computation_mcp

このサーバーはユーザー設定を受け取らないため、設定スキーマは不要です。

サーバーのコンポーネント

ツール

テンソルのストレージ

• create_tensor: 指定した名前、形状、値に基づいて新しいテンソルを作成し、テンソルストアに追加します。このサーバーでは、テンソルはベクトルと行列です。
• view_tensor: ストアにあるテンソルの内容を表示します。
• delete_tensor: テンソルストア内の名前を指定して、テンソルを削除します。

線形代数

• add_matrices: 互換性がある場合、指定した名前の2つの行列を加算します。
• subtract_matrices: 互換性がある場合、指定した名前の2つの行列を減算します。
• multiply_matrices: 互換性がある場合、指定した名前の2つの行列を乗算します。
• scale_matrix: 指定した名前の行列を、指定した係数でスケーリングします。デフォルトではインプレースで実行します。
• matrix_inverse: 指定した名前の行列の逆行列を計算します。
• transpose: 指定した名前の行列の逆行列の転置を計算します。
• determinant: 指定した名前の行列の行列式を計算します。
• rank: 指定した名前の行列のランク（ピボット数）を計算します。
• compute_eigen: 指定した名前の行列の固有ベクトルと固有値を計算します。
• qr_decompose: 指定した名前の行列のQR分解を計算します。Qの列は行列の像の正規直交基底であり、Rは上三角行列です。
• svd_decompose: 指定した名前の行列の特異値分解を計算します。
• find_orthonormal_basis: 指定した名前の行列の正規直交基底を求めます。返されるベクトルはすべて互いに直交し、長さが1です。
• change_basis: 指定した名前の行列を新しい基底で表した行列を計算します。

ベクトル解析

• vector_project: テンソルストア内のベクトルを、同じベクトル空間内の指定されたベクトルに射影します。
• vector_dot_product: 指定した名前に基づいて、テンソルストア内の2つのベクトルの内積を計算します。
• vector_cross_product: 指定した名前に基づいて、テンソルストア内の2つのベクトルの外積を計算します。
• gradient: 入力関数に基づいて、多変数関数の勾配を計算します。呼び出し例：gradient("x^2 + 2xyz + zy^3")。関数名（f(x, y, z) = ...` など）は含めないでください。
• curl: 入力されたベクトル場の回転を計算します。入力文字列はPythonのリスト形式である必要があります。呼び出し例：curl("[3xy, 2z^4, 2y]"")。
• divergence入力されたベクトル場の発散を計算します。入力文字列はPythonのリスト形式である必要があります。呼び出し例：divergence("[3xy, 2z^4, 2y]"")。
• laplacianスカラー関数（勾配の発散として計算）またはベクトル場（成分ごとに計算）のラプラシアンを計算します。スカラー関数を入力する場合は、gradientツールと同じ形式で入力してください。ベクトル場を入力する場合は、curl/divergenceツールと同じ形式で入力してください。
• directional_deriv: 指定した方向uにおける関数の方向微分を計算します。デフォルトでは、unitパラメーターの指定に従って、方向微分の計算前にuを正規化します。

可視化

• plot_vector_field: ベクトル場（curl/divergence関数と同じ形式で指定）をプロットします。現在は3Dベクトル場のみサポートしています。ベクトル場の2D PNG透視画像が返されます。デフォルトでは、グラフの各軸の範囲は-1から1です。
• plot_function: 関数を2Dまたは3Dでプロットします（入力変数に基づきます）。gradientツールと同じ形式で指定します。使用できる変数はxとyのみです。