MCP Wolfram Alpha（服务器+客户端）
将 Wolfram Alpha 无缝集成到您的聊天应用程序中。
该项目实现了一个 MCP（模型上下文协议）服务器，旨在与 Wolfram Alpha API 交互。它使基于聊天的应用程序能够执行计算查询并检索结构化知识，从而实现高级对话功能。
其中包括一个通过 LangChain 利用 Gemini 的 MCP-Client 示例，演示如何将大型语言模型连接到 MCP 服务器，以便与 Wolfram Alpha 的知识引擎进行实时交互。
特征
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额外的 API 和功能。
多客户端支持无缝处理来自多个客户端或界面的交互。
使用 Gemini 的MCP-Client 示例（通过 LangChain）。
UI 支持使用 Gradio 来实现用户友好的 Web 界面与 Google AI 和 Wolfram Alpha MCP 服务器进行交互。
Related MCP server: Maya MCP
安装
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设置环境变量
根据示例创建一个 .env 文件：
WOLFRAM_API_KEY=你的_wolframalpha_appid
GeminiAPI=your_google_gemini_api_key （如果使用下面的客户端方法，则为可选。）
安装要求
配置
要与 VSCode MCP 服务器一起使用：
在项目根目录中创建一个配置文件
.vscode/mcp.json。使用
configs/vscode_mcp.json中提供的示例作为模板。更多详细信息，请参阅VSCode MCP 服务器指南。
与 Claude Desktop 一起使用：
客户端使用示例
该项目包括一个与 MCP 服务器通信的 LLM 客户端。
使用 Gradio UI 运行
必需：GeminiAPI
提供本地网络界面与 Google AI 和 Wolfram Alpha 进行交互。
要从命令行直接运行客户端：
Docker
要在 Docker 容器内构建并运行客户端：
用户界面
使用 Gradio 构建的直观界面可与 Google AI（Gemini）和 Wolfram Alpha MCP 服务器进行交互。
允许用户在 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
要从命令行直接运行客户端：
Docker
要在 Docker 容器内构建并运行客户端：