MCP Wolfram Alpha (Server + Client) について
Wolfram Alpha API を利用して計算クエリと構造化された知識の取得を行う、Python 製の MCP サーバーとクライアントの例です。チャットアプリケーションから Wolfram Alpha を利用したい開発者向けで、Gemini を使ったクライアント例も含まれます。
主な機能
- 01数学、科学、データのクエリに対応する Wolfram|Alpha 連携
- 02他の API や機能を追加しやすいモジュール構成
- 03複数のクライアントからのリクエストに対応
- 04LangChain を用いた Gemini クライアントの例
- 05Gradio によるウェブインターフェース
活用シーン
- 01チャットアプリケーションでの数学・科学計算
- 02LLM クライアントから Wolfram Alpha へのリアルタイム問い合わせ
- 03VSCode や Claude Desktop からの Wolfram Alpha ツールの利用
MCP 対応
本プロジェクトは、Wolfram Alpha API を MCP クライアントに公開する MCP サーバーを提供します。また、LangChain 経由で Gemini をこのサーバーに接続するクライアントの例も含みます。
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。
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。
ツール
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。
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:
- 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。 configs/vscode_mcp.jsonにある例をテンプレートとして使用します。- 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。

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"
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。