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Math MCP Learning

Math MCP Learning

リモート
github.com/clouatre-labs科学・教育52 日前に更新
リポジトリ

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

  1. 01数式の評価
  2. 02統計量と利息の計算
  3. 03行列演算
  4. 04関数やデータのグラフ化
  5. 05計算結果の保存と取得
  6. 06数学チューターと数式プロンプト

活用シーン

  1. 01統計の要約を調べる
  2. 02行列計算に取り組む
  3. 03関数やデータセットを可視化する
  4. 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。

エンドポイントhttps://math-mcp.fastmcp.app/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

パッケージ
pypimath-mcp-learning-server0.12.5

ツール

17
パラメーター型必須説明
expressionstring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

PyPI Python License REUSE OpenSSF Best Practices

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

math-mcp のデモ

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_multiply2 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

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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。