Computing MCP

Symbolica-mcp是一个科学计算模型上下文协议(MCP)服务器,提供符号计算、数据分析、可视化及量子计算等功能,支持在容器化环境中运行。
2.5分
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什么是科学计算MCP服务器?

科学计算MCP服务器是一个基于容器化的科学计算平台,支持多种编程语言和工具,用于执行数学运算、数据分析、机器学习和量子计算等任务。

如何使用科学计算MCP服务器?

用户可以通过Docker容器运行服务器,并通过配置文件将其集成到AI工具中。服务器支持多种编程语言和库,如NumPy、SymPy、Matplotlib等。

适用场景

适合科研人员、工程师和数据科学家进行复杂的数据分析、建模和可视化。

主要功能

数值计算支持NumPy和SciPy进行高效的数值计算。
符号计算利用SymPy进行代数运算和符号表达式处理。
数据可视化使用Matplotlib和Seaborn生成高质量图表。
机器学习支持scikit-learn进行机器学习模型训练。
量子计算进行量子态模拟和量子算法实现。

优势与局限性

优势
跨平台支持(Windows、macOS、Linux)
高性能计算能力
丰富的插件生态系统
局限性
需要安装Docker环境
对硬件性能有一定要求

如何使用

拉取Docker镜像
在终端中运行以下命令以下载最新版本的Docker镜像: ```bash docker pull ychen94/computing-mcp:latest ```
启动容器
运行以下命令以启动MCP服务器容器: ```bash docker run -i --rm -v /tmp:/app/shared ychen94/computing-mcp:latest ```
配置AI工具
编辑AI工具的配置文件,添加MCP服务器的相关设置。

使用案例

计算矩阵的张量积演示如何使用NumPy计算两个矩阵的张量积并生成可视化结果。
求解微分方程展示如何使用SymPy求解微分方程并绘制其解。

常见问题

如何解决权限错误?
为什么生成的图片无法显示?

相关资源

Docker官方文档
了解Docker的基本操作和最佳实践。
GitHub项目仓库
获取更多关于MCP服务器的信息和源码。
Symbolic Computing教程
学习如何使用SymPy进行符号计算。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "computing-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v",
        "/tmp:/app/shared",
        "ychen94/computing-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "computing-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v",
        "%TEMP%:/app/shared",
        "ychen94/computing-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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