NumPy MCP Server

NumPy MCP サーバー

NumPy を使用した数学的な計算や操作を提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーは、標準化された MCP インターフェースを通じてさまざまな数学ツールを公開し、Claude やその他の MCP 対応 LLM から直接、数値計算を簡単に実行できます。

機能

• 基本的な算術演算（加算）
• 線形代数の計算（行列の乗算、固有値分解）
• 統計分析（平均値、中央値、標準偏差、最小値、最大値）
• 多項式フィッティング

インストール

Claude Desktop でのクイックセットアップ

最も手早く始めるには、このサーバーを Claude Desktop に直接インストールします。

# Install the server in Claude Desktop
mcp install server.py --name "NumPy Calculator"

手動インストール

このプロジェクトでは依存関係の管理に UV を使用しています。インストールするには、次の手順に従います。

# Install UV if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/math-mcp.git
cd math-mcp

# Create virtual environment and install dependencies
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
# or
# .venv\Scripts\activate  # On Windows
uv pip install -r requirements.txt

使用方法

開発時のテスト

MCP Inspector を使って、サーバーをローカルでテストします。

mcp dev server.py

Claude Desktop との統合

1. サーバーを Claude Desktop にインストールします。

   mcp install server.py --name "NumPy Calculator"
   

2. サーバーが Claude Desktop の「NumPy Calculator」で利用できるようになります。

3. Claude に数学的な演算を依頼して使用できます。たとえば、次のように尋ねます。

   • 「行列 [[1, 2], [3, 4]] の固有値を計算して」
   • 「[1, 2, 3, 4, 5] の平均値と標準偏差を求めて」
   • 「行列 [[1, 0], [0, 1]] と [[2, 3], [4, 5]] を掛けて」

直接実行

高度な使用方法やカスタムデプロイの場合：

python server.py
# or
mcp run server.py

利用可能な関数

このサーバーは、MCP インターフェースを通じて次の数学関数を提供します。

基本的な算術演算

• add(a: int, b: int) -> int: 2 つの整数を加算します

線形代数

• matrix_multiply(matrix_a: List[List[float]], matrix_b: List[List[float]]) -> List[List[float]]: 2 つの行列を乗算します
• eigen_decomposition(matrix: List[List[float]]) -> Tuple[List[float], List[List[float]]]: 正方行列の固有値と固有ベクトルを計算します

統計

• statistical_analysis(data: List[float]) -> dict[str, float]: データセットの基本統計量を計算します。以下が含まれます。
  • 平均値
  • 中央値
  • 標準偏差
  • 最小値
  • 最大値

データ分析

• polynomial_fit(x: List[float], y: List[float], degree: int = 2) -> List[float]: 指定した次数の多項式を、与えられたデータ点にフィッティングします

開発

プロジェクト構成

math-mcp/
├── requirements.txt
├── README.md
└── server.py

コード品質

このプロジェクトは厳格なコード品質基準に準拠しています。

• コードベース全体で型ヒントを使用
• Google スタイルに沿った包括的な docstring
• 数値演算のエラー処理

依存関係

• NumPy：数値計算および線形代数演算用
• FastMCP：Model Context Protocol サーバーの実装用

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。

謝辞

• 優れた科学計算ライブラリを提供している NumPy チーム
• LLM との標準化されたやり取りを可能にする Model Context Protocol（MCP）