Math MCP Learning について
Math MCP Learningは、学習者や数学・統計計算を必要とする人向けの教育用MCPサーバーです。計算、行列、グラフ作成、永続ワークスペースのツールに加え、学習用プロンプトと数式解説を備えています。
主な機能
- 01数式の評価
- 02統計量と利息の計算
- 03行列演算
- 04関数やデータのグラフ化
- 05計算結果の保存と取得
- 06数学チューターと数式プロンプト
活用シーン
- 01統計の要約を調べる
- 02行列計算に取り組む
- 03関数やデータセットを可視化する
- 04計算結果を後から利用する
MCP 対応
数学、統計、行列、可視化、ワークスペースの17種類のツールに加え、リソースとプロンプトをMCPクライアントに提供します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://math-mcp.fastmcp.app/mcpclaude mcp add --transport http clouatre-labs-math-mcp-learning-server https://math-mcp.fastmcp.app/mcp{"mcpServers":{"clouatre-labs-math-mcp-learning-server":{"type":"http","url":"https://math-mcp.fastmcp.app/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"clouatre-labs-math-mcp-learning-server":{"type":"http","url":"https://math-mcp.fastmcp.app/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"clouatre-labs-math-mcp-learning-server":{"type":"http","url":"https://math-mcp.fastmcp.app/mcp"}}}{"mcpServers":{"clouatre-labs-math-mcp-learning-server":{"serverUrl":"https://math-mcp.fastmcp.app/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
17| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| expression | string | はい | 評価する数学式。+、-、*、/、** および数学関数(sin、cos、sqrt、log など)に対応します。例:'2 * sin(pi/4) + sqrt(16)' |
詳細
math-mcp-learning-server
17 個のツール、永続ワークスペース、クラウドホスティングを備えた教育用 MCP サーバーです。 FastMCP と公式の Model Context Protocol Python SDK で構築されています。
MCP Registry(io.github.clouatre-labs/math-mcp-learning-server)および PyPI で利用できます。
デモ

独自のデモを録画する手順については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。
クイックスタート
クラウド(インストール不要)
MCP クライアントをホストされたサーバーに接続します。
Claude Desktop(claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"math-cloud": {
"transport": "http",
"url": "https://math-mcp.fastmcp.app/mcp"
}
}
}
ローカルインストール
{
"mcpServers": {
"math": {
"command": "uvx",
"args": ["math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"]
}
}
}
その他のインストール方法(基本、科学計算のみ、プロットのみ)については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。
ツール
| カテゴリ | ツール | 説明 |
|---|---|---|
| ワークスペース | workspace_save | 計算を永続ストレージに保存します |
workspace_load | 以前に保存した計算を取得します | |
| 数学 | calc_expression | 数式を安全に評価します |
calc_statistics | 統計分析(平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散) | |
calc_interest | 投資の複利を計算します | |
calc_units | 単位を変換します(長さ、重量、温度) | |
| 行列 | matrix_multiply | 2 つの行列を乗算します |
matrix_transpose | 行列を転置します | |
matrix_determinant | 行列式を計算します | |
matrix_inverse | 逆行列を計算します | |
matrix_eigenvalues | 固有値を計算します | |
| 可視化 | plot_function | 数学関数をプロットします |
plot_histogram | 統計ヒストグラムを作成します | |
plot_line_chart | 折れ線グラフを作成します | |
plot_scatter | 散布図を作成します | |
plot_box_plot | 箱ひげ図を作成します | |
plot_financial_line | 金融データの折れ線グラフを作成します |
リソース
math://workspace- 永続計算ワークスペースの概要math://history- 時系列の計算履歴math://functions- 利用可能な数学関数のリファレンスmath://constants/{constant}- 数学定数(pi、e、golden_ratio など)math://catalog/tools- メタデータと使用例を含むツールカタログmath://variables- 現在のワークスペースで有効な変数math://test- サーバーのヘルスチェック
プロンプト
math_tutor- 構成可能な難易度の体系的なチュータリング用プロンプトformula_explainer- 段階的な解説を含む数式の説明
詳しい例については、使用例をご覧ください。
開発
開発環境のセットアップ、テスト、貢献ガイドラインについては、CONTRIBUTING.mdをご覧ください。
セキュリティ
- OpenSSF Best Practices Silver - オープンソースプロジェクトのうち、このレベルに達しているのは1%未満です
- REUSE/SPDX - すべてのファイルのライセンスコンプライアンスを確保します
- 署名付きコミット - GPG 署名付きコミットが必須です
- 依存関係スキャン - Renovate による更新を自動化します
- pip-audit CVE スキャン - 依存関係の脆弱性チェックを自動化します
- gitleaks シークレットスキャン - コードと履歴内のシークレットを検出します
- zizmor GitHub Actions セキュリティ - ワークフローのセキュリティをスキャンします
- commitlint による適用 - CI でコミット規約への準拠を検証します
- OpenSSF Scorecard - オープンソースのセキュリティを継続的に評価します
calc_expression の安全性
calc_expression ツールは、許可された文字と関数のホワイトリストを使用した制限付きの eval()、制限されたグローバルスコープ(math モジュールと abs のみ)、および危険な組み込み関数やインポートへのアクセス禁止を採用しています。すべてのツール入力は Pydantic モデルで検証されます。ファイル操作は、指定されたワークスペースディレクトリ内に制限されています。すべての操作に対して、完全な型ヒントと検証が適用されます。
ドキュメント
コメント
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。