Google OR-Tools server

MCP-ORTools

제약 조건 해결을 위해 Google OR-Tools를 활용한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현. 표준화된 제약 조건 모델 명세를 통해 대규모 언어 모델과 함께 사용하도록 설계되었습니다.

개요

MCP-ORTools는 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 Google의 OR-Tools 제약 프로그래밍 솔버와 대규모 언어 모델을 통합하여 AI 모델이 다음을 수행할 수 있도록 합니다.

• 제약 조건 모델 제출 및 검증
• 모델 매개변수 설정
• 제약 조건 만족 및 최적화 문제를 해결합니다.
• 솔루션 검색 및 분석

설치

1. 패키지를 설치하세요:

지엑스피1

2. Claude Desktop 구성 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) 또는 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)에 구성 파일을 만듭니다.

모델 사양

모델은 세 가지 주요 섹션으로 구성된 JSON 형식으로 지정됩니다.

• variables : 변수와 그 도메인을 정의합니다.
• constraints : OR-Tools 메서드를 사용하는 제약 조건 목록
• objective : 선택적 최적화 목표

제약 조건 구문

제약조건은 OR-Tools 메서드 구문을 사용해야 합니다.

• .__le__() 작거나 같음(<=)
• .__ge__() 크거나 같음(>=)을 의미합니다.
• 동일성(==)을 위한 .__eq__() )
• 같지 않음(!=)에 대한 .__ne__()

사용 예

단순 최적화 모델

배낭 문제

예: 값이 [3,1,2,1]이고 가중치가 [2,2,1,1]인 항목을 선택하고 총 가중치 제한은 2입니다.

추가 제약 조건 예:

특징

• 전체 OR-Tools CP-SAT 솔버 지원
• JSON 기반 모델 사양
• 지원 대상:
  • 정수 및 부울 변수(도메인: [최소값, 최대값])
  • OR-Tools 메서드 구문을 사용한 선형 제약 조건
  • 선형 최적화 목표
  • 시간 초과 및 솔버 매개변수
  • 이진 제약 조건 및 관계
  • 포트폴리오 선택 문제
  • 배낭 문제

제약 조건에서 지원되는 작업

• 기본 산술: +, -, *
• 비교: . 르 (), . ge (), . eq (), . 네 ()
• 변수의 선형 조합
• 제약 조건의 조합을 통한 이진 논리

개발

개발을 위한 설정:

모델 응답 형식

솔버는 JSON 형식으로 솔루션을 반환합니다.

상태 값:

• OPTIMAL: 최적의 솔루션을 찾았습니다
• 실현 가능: 실현 가능한 솔루션을 찾았습니다.
• 불가능: 해결책이 존재하지 않음
• 알 수 없음: 해결책을 결정할 수 없습니다.

특허

MIT 라이센스 - 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하세요.