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math-mcp

math-mcp

ローカル
andylbrummer.github.io科学・教育226 週間前に更新

math-mcp について

math-mcpは、記号代数と数値計算を組み合わせた科学計算向けのMCPサーバーです。GPUによる行列演算や数学変換にも対応します。

主な機能

  1. 01記号方程式の求解と式の簡約
  2. 02微分と積分
  3. 03GPU加速行列演算
  4. 04FFTと逆FFT
  5. 05関数最適化と根の探索

活用シーン

  1. 01記号微積分の実行
  2. 02連立一次方程式の求解
  3. 03信号の周波数成分の分析

MCP 対応

MCPサーバーとして、記号代数、数値計算、FFT、最適化、根の探索に使うツールをMCPクライアントに公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"andylbrummer-math": {
"command": "uvx",
"args": [
"scicomp-math-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドuvx scicomp-math-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypiscicomp-math-mcp0.1.6

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

scicomp-math-mcp

mcp-name: io.github.andylbrummer/math-mcp

記号代数と GPU アクセラレーションによる数値計算のための MCP サーバーです。

概要

このサーバーは、記号代数と数値計算を組み合わせた数学計算ツールを提供します。

  • 記号数学 - 方程式、簡約、微分、積分(SymPy を使用)
  • GPU アクセラレーションによる数値計算 - 高速な配列演算と線形代数
  • 数学変換 - FFT、最適化、根の探索
  • 線形システム - GPU アクセラレーションによる連立方程式の解法

インストールと使い方

# Run directly with uvx (no installation required)
uvx scicomp-math-mcp

# Or install with pip
pip install scicomp-math-mcp

# Then run as a command
scicomp-math-mcp

利用可能なツール

記号計算
  • symbolic_solve - 記号方程式を解きます
  • symbolic_diff - 導関数を計算します
  • symbolic_integrate - 積分を計算します
  • symbolic_simplify - 式を簡約します
数値計算
  • create_array - さまざまなパターンの配列を作成します
  • matrix_multiply - GPU アクセラレーションによる行列乗算
  • solve_linear_system - Ax = b を解きます
  • fft / ifft - 高速フーリエ変換
  • optimize_function - 関数を最小化します
  • find_roots - 関数の根を探します

設定

GPU アクセラレーションを有効にするには、環境変数 MCP_USE_GPU を設定します。

MCP_USE_GPU=1 scicomp-math-mcp

例

📖 コード例

EXAMPLES.md に実践的なチュートリアルがあります。

  • 記号計算と数値計算を組み合わせた投射運動
  • 化学平衡の分析
  • フーリエ信号解析
  • 線形システムによる回路解析
  • 初級から上級へと段階的に難しくなる内容
📚 ドキュメント全文

完全な API リファレンスについては、API ドキュメントをご覧ください。

Math-Physics-ML MCP System の一部

科学計算のための包括的なシステムの一部です。エコシステム全体については、ドキュメントをご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。