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MCP Wolfram Alpha (Client + Server)

MCP Wolfram Alpha (Client + Server)

ローカル
github.com/ricocf科学・教育8641 週間前に更新

MCP Wolfram Alpha (Client + Server) について

MCP Wolfram Alpha は、Wolfram Alpha API を通じて計算処理や構造化された知識を検索する Python 製の MCP サーバーとクライアントの例です。数学や科学、データに関する質問をチャットアプリケーションで扱いたい開発者を対象としています。

主な機能

  1. 01数学や科学の問い合わせに対する Wolfram|Alpha API 連携
  2. 02他の API にも拡張できるモジュール構成
  3. 03複数のクライアントからの同時利用への対応
  4. 04Gemini と LangChain を使ったクライアントの例
  5. 05Gradio によるウェブインターフェース

活用シーン

  1. 01チャットアプリケーション内での計算やデータ検索
  2. 02Gradio の画面から Gemini 経由で Wolfram Alpha を利用
  3. 03VSCode や Claude Desktop への Wolfram Alpha サーバーの接続

MCP 対応

本プロジェクトは Wolfram Alpha API をラップする MCP サーバーと、モデルからこのサーバーに接続する方法を示す LLM クライアントの例を含みます。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

MCP Wolfram Alpha(サーバー+クライアント)

Wolfram Alpha をチャットアプリケーションにシームレスに統合できます。

このプロジェクトは、Wolfram Alpha API と連携するために設計された MCP(Model Context Protocol)サーバーを実装しています。チャットベースのアプリケーションで計算に関するクエリを実行し、構造化された知識を取得できるため、高度な対話機能を実現できます。

また、LangChain 経由で Gemini を利用する MCP クライアントの例も含まれています。Wolfram Alpha のナレッジエンジンとリアルタイムでやり取りするために、LLM を MCP サーバーに接続する方法を示しています。

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機能

  • Wolfram|Alpha との統合 数学、科学、データに関するクエリに対応します。

  • モジュール式アーキテクチャ 追加の API や機能を簡単に拡張できます。

  • マルチクライアント対応 複数のクライアントやインターフェースからのやり取りをシームレスに処理します。

  • MCP クライアントの例 LangChain 経由で Gemini を使用します。

  • UI 対応 Gradio を使用した、Google AI および Wolfram Alpha MCP サーバーとやり取りするための使いやすい Web インターフェースを提供します。


インストール

リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/ricocf/mcp-wolframalpha.git

cd mcp-wolframalpha
環境変数を設定する

例をもとに .env ファイルを作成します。

  • WOLFRAM_API_KEY=your_wolframalpha_appid

  • GeminiAPI=your_google_gemini_api_key (以下のクライアント方式を使用する場合は任意です。)

要件をインストールする
pip install -r requirements.txt

uv で必要な依存関係をインストールします。 uv がインストールされていることを確認してください。

uv sync
設定

VSCode MCP サーバーで使用する場合:

  1. プロジェクトのルートに .vscode/mcp.json 設定ファイルを作成します。
  2. configs/vscode_mcp.json にある例をテンプレートとして使用します。
  3. 詳細については、VSCode MCP サーバーガイドを参照してください。

Claude Desktop で使用する場合:

{
  "mcpServers": {
    "WolframAlphaServer": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/path/to/src/core/server.py"
      ]
    }
  }
}

クライアントの使用例

このプロジェクトには、MCP サーバーと通信する LLM クライアントが含まれています。

Gradio UI を使って実行する
  • 必須:GeminiAPI
  • Google AI および Wolfram Alpha とやり取りするためのローカル Web インターフェースを提供します。
  • コマンドラインからクライアントを直接実行するには:
python main.py --ui
Docker

Docker コンテナ内でクライアントをビルドして実行するには:

docker build -t wolframalphaui -f .devops/ui.Dockerfile .

docker run wolframalphaui
UI
  • Google AI(Gemini)と Wolfram Alpha MCP サーバーの両方とやり取りできる、Gradio 製の直感的なインターフェースです。
  • Wolfram Alpha、Google AI(Gemini)、クエリ履歴を切り替えられます。

UI

CLI ツールとして実行する
  • 必須:GeminiAPI
  • コマンドラインからクライアントを直接実行するには:
python main.py
Docker

Docker コンテナ内でクライアントをビルドして実行するには:

docker build -t wolframalpha -f .devops/llm.Dockerfile .

docker run -it wolframalpha

お問い合わせ

お気軽にフィードバックをお寄せください。シェルで以下を実行すると、メールアドレスが表示されます。

printf "\x61\x6b\x61\x6c\x61\x72\x69\x63\x31\x40\x6f\x75\x74\x6c\x6f\x6f\x6b\x2e\x63\x6f\x6d\x0a"

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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。