MCP Wolfram Alpha (Client + Server)

MCP Wolfram Alpha（服务端 + 客户端）

将 Wolfram Alpha 无缝集成到聊天应用中。

本项目实现了一个 MCP（Model Context Protocol）服务，旨在与 Wolfram Alpha API 对接。它使基于聊天的应用能够执行计算查询并检索结构化知识，从而增强对话能力。

项目还包含一个使用 LangChain 调用 Gemini 的 MCP-Client 示例，演示如何将大模型连接到 MCP 服务，与 Wolfram Alpha 的知识引擎实时交互。

功能

• Wolfram|Alpha 集成，用于数学、科学和数据查询。

• 模块化架构，可轻松扩展以支持其他 API 和功能。

• 多客户端支持，可无缝处理来自多个客户端或界面的交互。

• MCP-Client 示例，使用 Gemini（通过 LangChain）。

• UI 支持，使用 Gradio 提供易用的 Web 界面，以便与 Google AI 和 Wolfram Alpha MCP 服务交互。

---

安装

克隆仓库

git clone https://github.com/ricocf/mcp-wolframalpha.git

cd mcp-wolframalpha

设置环境变量

根据示例创建 .env 文件：

• WOLFRAM_API_KEY=your_wolframalpha_appid

• GeminiAPI=your_google_gemini_api_key （如果使用下文的客户端方式，则可选。）

安装依赖项

pip install -r requirements.txt

使用 uv 安装所需依赖项： 确保已安装 uv。

uv sync

配置

要与 VSCode MCP Server 配合使用：

1. 在项目根目录下创建配置文件 .vscode/mcp.json。
2. 使用 configs/vscode_mcp.json 中提供的示例作为模板。
3. 详情请参阅 VSCode MCP Server 指南。

要与 Claude Desktop 配合使用：

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

客户端使用示例

本项目包含一个与 MCP 服务通信的大模型客户端。

使用 Gradio UI 运行

• 必需：GeminiAPI
• 提供本地 Web 界面，以便与 Google AI 和 Wolfram Alpha 交互。
• 要直接从命令行运行客户端：

python main.py --ui

Docker

要在 Docker 容器中构建并运行客户端：

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

docker run wolframalphaui

UI

• 使用 Gradio 构建的直观界面，可与 Google AI（Gemini）和 Wolfram Alpha MCP 服务交互。
• 用户可以在 Wolfram Alpha、Google AI（Gemini）和查询历史记录之间切换。

作为 CLI 工具运行

• 必需：GeminiAPI
• 要直接从命令行运行客户端：

python main.py

Docker

要在 Docker 容器中构建并运行客户端：

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

docker run -it wolframalpha

联系方式

欢迎提供反馈。在 shell 中执行以下命令即可查看电子邮件地址：

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