scicompute

scicompute

scicompute は、名前付きのプロセス内テンソルストアという1つの アイデアを軸に構築された科学計算サーバーです。名前を付けてテンソルを作成し、 その名前を指定して行列代数やベクトル演算を実行します。すべての計算は純粋な TypeScript でローカルに行われます。 ネットワークも、外部の数学ライブラリも必要ありません。1つのバイナリで、 コマンドラインインターフェースと stdio MCP サーバーの両方を提供します。

このビルドには、ドキュメントに記載されているツールセットのうち、ラベル付きの コアサブセットが含まれています。 テンソルストレージ、線形代数、ベクトル演算（14 ツール）です。 ドキュメントに記載された拡張ツールセットに含まれる固有値分解／SVD／QR 分解、 ベクトル解析ツール、基底変換、プロット機能は含まれていません。 除外項目の全一覧についてはビルドレポートをご覧ください。

インストール

npx @reneturcios/scicompute create-tensor T 2,2 1,2,3,4

または、コンテナイメージを実行します。

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/scicompute

コンテナはデフォルトで MCP サーバーとして起動します（以下を参照）。 CLI として使うには、CLI 引数を渡してください。

CLI

scicompute create-tensor A 2,2 4,7,2,6
scicompute view-tensor A
scicompute determinant A
scicompute --version

ストアはプロセス内にあるため、CLI を1回実行した場合、テンソルはその実行中のみ保持されます。 複数のテンソルに対する一連の操作は、ストアがツール呼び出しをまたいで保持される1つの MCP セッションで行います。 終了コード：成功時は 0、計算エラー（形状の不一致や特異行列など）の場合は 1、使用方法のエラーの場合は 2 です。

サブコマンド：create-tensor、view-tensor、delete-tensor、 add、subtract、multiply、scale（保存済みの行列を変更しない場合は --no-in-place）、transpose、determinant、rank、 inverse、dot、cross、project、mcp。

MCP サーバー

npx -y @reneturcios/scicompute mcp

MCP クライアントの設定：

{
  "mcpServers": {
    "scicompute": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/scicompute", "mcp"]
    }
  }
}

ツール

ツール	入力	戻り値
create_tensor	name、shape、values（すべて必須）	保存されたテンソル：名前、形状、フラットな値、入れ子のデータ。values の長さは形状の積と一致する必要があります。
view_tensor	name（必須）	その名前で保存されているテンソル。
delete_tensor	name（必須）	テンソルが削除されたことを示す確認。
add_matrices	a、b（必須）、result（任意）	要素ごとの和の行列。result が指定されている場合は、その名前で保存されます。
subtract_matrices	a、b（必須）、result（任意）	要素ごとの差の行列。
multiply_matrices	a、b（必須）、result（任意）	行列積。
scale_matrix	name、factor（必須）、in_place（任意）	スケーリングされた行列。デフォルトではその場で変更されます。in_place が false の場合、保存済みの行列は変更されません。
transpose	name（必須）、result（任意）	転置された行列。
determinant	name（必須）	正方行列の行列式。
rank	name（必須）	行階段形への変換で求めた行列の階数。
matrix_inverse	name（必須）、result（任意）	正則な正方行列の逆行列。
vector_dot_product	a、b（必須）	保存されている2つのベクトルの内積。
vector_cross_product	a、b（必須）	保存されている2つの3次元ベクトルの外積。
vector_project	a、b（必須）	ベクトル a のベクトル b への射影。

代数演算とベクトル演算のオペランドには、生データではなくテンソル名を指定します。 行列は要素が2つの形状、ベクトルは要素が1つの形状です。形状の不一致、 テンソルの欠落、正方でない行列に対する行列式／逆行列の要求、特異行列の逆行列、 ゼロベクトルへの射影は、いずれも暗黙にゼロを返すのではなくエラーになります。

開発

npm install
npm run build   # tsc -> dist/
npm test        # node test runner over test/*.test.ts, no network
npm run dev     # run the CLI from source via tsx

ライセンス

MIT — LICENSE をご覧ください。