fermat-mcp - 支持数值与符号计算、绘图，集成Matplotlib等库的数学计算MCP服务器

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Fermat MCP

Fermat MCP是一个提供数学计算服务的FastMCP服务器，支持数值计算、符号计算和绘图功能，集成了Matplotlib、NumPy和SymPy等库。

开发者工具教育与学习工具 #数学计算 #绘图工具 #符号计算 .Python

评分 : 2.5分

下载量 : 6.5K

更新时间 : 2025-07-24

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什么是Fermat MCP?

Fermat MCP是一个FastMCP服务器，专门用于数学计算，包括数值计算、符号计算以及数据可视化。它集成了Matplotlib、NumPy和SymPy等工具，为用户提供强大的数学处理能力。

如何使用Fermat MCP?

通过配置MCP服务器，您可以轻松地在Visual Studio Code、Windsurf或Gemini CLI中使用Fermat MCP进行数学计算。只需按照安装说明设置服务器，即可开始执行各种数学任务。

适用场景

Fermat MCP适用于需要进行复杂数学计算、数据分析和图形绘制的场景，如学术研究、工程分析和数据科学项目。

主要功能

数值计算

支持基本的算术运算、统计分析、线性代数和数组操作，满足日常数值计算需求。

符号计算

利用SymPy库进行代数运算、微积分、方程求解等符号计算，提升数学问题的精确度。

数据可视化

集成Matplotlib，支持多种图表类型（如折线图、散点图、柱状图等）的创建，直观展示数据关系。

跨平台支持

可在Visual Studio Code、Windsurf和Gemini CLI等多种开发环境中使用，便于不同用户群体的协作。

优势

提供全面的数学计算功能，涵盖数值和符号计算

易于集成到主流开发环境，提高工作效率

支持丰富的数据可视化选项，帮助理解复杂数据

局限性

需要一定的技术背景来配置和使用服务器

对于非常复杂的计算可能需要较高的系统资源

部分高级功能可能需要额外的学习曲线

如何使用

安装依赖

确保已安装Python 3.12及以上版本，并安装uv包以管理项目依赖。

克隆仓库

从GitHub上克隆Fermat MCP项目到本地计算机。

配置服务器

根据使用的开发环境（如Visual Studio Code或Gemini CLI），在配置文件中添加Fermat MCP服务器的路径。

启动服务器

运行setup.sh脚本以启动Fermat MCP服务器，准备进行数学计算。

使用案例

计算矩阵特征值

使用Fermat MCP的NumPy模块计算给定8x8矩阵的特征值。

绘制函数图像

在Visual Studio Code中使用Fermat MCP的Matplotlib功能绘制x²和sin(x)函数的图像。

常见问题

Fermat MCP需要哪些依赖？

如何在Visual Studio Code中配置Fermat MCP？

Fermat MCP支持哪些数学计算？

🚀 Fermat MCP

本项目提供了一个用于数学计算的FastMCP服务器，支持数值计算、符号计算以及绘图功能。

✨ 主要特性

1. mpl_mcp - Matplotlib集成

特性	描述
`plot_barchart`	绘制给定数据值的柱状图
`plot_scatter`	根据数据点创建散点图
`plot_chart`	绘制折线图、散点图或柱状图
`plot_stem`	为离散数据创建杆状图
`plot_stack`	生成堆叠面积图或堆叠柱状图
`eqn_chart`	绘制数学方程的图形

2. numpy_mcp - NumPy集成

类别	操作
基础数学	加法、减法、乘法、除法、幂运算、绝对值、指数、对数、平方根
三角函数	正弦、余弦、正切
统计	均值、中位数、标准差、方差、最小值、最大值、最小值索引、最大值索引、百分位数
线性代数	点积、矩阵乘法、逆矩阵、行列式、特征值、求解线性方程组、奇异值分解
矩阵操作	创建矩阵、全零矩阵、全一矩阵、填充矩阵、等差数列、等间距数列
数组操作	重塑形状、扁平化、拼接、转置、堆叠

3. sympy_mcp - SymPy集成

类别	操作
代数	化简、展开、因式分解、合并同类项
微积分	求导、积分、极限、级数展开
方程求解	求解方程、解集求解、线性方程组求解、非线性方程组求解
矩阵操作	创建矩阵、行列式、逆矩阵、行最简形、特征值

📦 安装指南

要求

Python 3.12 或更高版本（要安装Python 3.12，请参考Python下载）
uv（要安装uv，请参考uv安装）

克隆仓库

git clone https://github.com/abhiphile/fermat-mcp

Visual Studio Code、Windsurf

你可以在“MCP: 打开用户配置”或“MCP: 打开工作区配置”中找到 mcp.json 文件。

将以下内容添加到你的 mcp.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "fmcp": {
      "command": "bash",
      "args": ["MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH/setup.sh"],
      "description": "fmcp服务器用于数学计算，包括数值计算、符号计算以及绘图。"
    }
  }
}

Gemini CLI

打开位于 ~/.gemini/settings.json 的Gemini设置JSON文件，其中 ~ 是你的主目录。
将以下内容添加到你的 settings.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "fmcp": {
      "command": "bash",
      "args": ["MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH/setup.sh"],
      "description": "fmcp服务器用于数学计算，包括数值计算、符号计算以及绘图。"
    }
  }
}

通过Smithery安装

要通过Smithery自动为本地使用安装Fermat MCP，请执行以下命令：

npx -y @smithery/cli install @abhiphile/fermat-mcp --client gemini

💻 使用示例

基础用法

使用Gemini CLI

╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│  > 能否使用fmcp服务器并使用numpy方法求这个8*8矩阵的特征值：                  |
│    2 1 3 1 1 8 4 2                                                                                           │
│    6 6 0 7 1 4 6 1                                                                                           │
│    9 2 1 8 7 9 9 0                                                                                           │
│    2 5 6 6 9 8 0 1                                                                                           │
│    1 3 6 2 3 8 8 1                                                                                           │
│    9 4 2 2 1 2 2 9                                                                                           │
│    8 6 4 4 2 0 2 8                                                                                           │
│    0 0 0 6 6 7 5 6                                                                                           │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

 ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
 │ ✔  numpy_mcp_numerical_operation (fmcp MCP Server) {"a":[[2,1,3,1,1,8,4,2],[6,6,0,7,1,4,6,1],[9,2,1,8,7,9,9,0],[2,5,6,6,9,8,0,1],[1,3,… │
 │                                                                                                                                         │
 │    {"eigenvalues":["32.077244457548815+0j","-11.531090644775198+0j","-6.6653982146786195+0j","0.6715984762411508+3.37024850             │
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 │    4092694275j","0.1932161673963751-0.39527849111641133j","0.1932161673963751+0.39527849111641133j","-0.7979681696063214+0j             │
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 │    92441360358+0j","0.637592441360358+-0j","0.46446646137729414+0j","0.46446646137729414+-0j","0.08171661775583623+0j"],["-             │
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 │    30304j","-0.037276545325188024+0j"],["-0.3042416233100104+0j","0.4027405071320744+0j","0.2343447346668298+0j","-0.119224             │
 │    87219398595+0.10317726668781271j","-0.11922487219398595-0.10317726668781271j","-0.3387759141362585+0.15790241128043445j"             │
 │    ,"-0.3387759141362585-0.15790241128043445j","0.11473144194899779+0j"],["-0.35389732755448017+0j","0.5359362131480812+0j"             │
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 │    729749650881726-0.22748184206919145j","0.055729749650881726+0.22748184206919145j","-0.19838514696566653+0j"],["-0.327615             │
 │    5213691367+0j","-0.30122843153433887+0j","0.07858579556736099+0j","0.00042251379361638556-0.11670182367986544j","0.00042             │
 │    2513793616385556+0.11670182367986544j","-0.18590228871569267-0.2479130526139182j","-0.18590228871569267+0.247913052613918             │
 │    2j","-0.03374593856285834+0j"]]}                                                                                                     │
 ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 当然可以。以下是给定矩阵的特征值：

  32.077244457548815
  -11.531090644775198
  -6.6653982146786195
  0.6715984762411508 + 3.3702485010270413j
  0.6715984762411508 - 3.3702485010270413j
  4.541270555490195 + 2.776364664923869j
  4.541270555490195 - 2.776364664923869j
  3.6935063384423428