Servidor MCP de NumPy

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para cálculos numéricos con NumPy

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona cálculos y operaciones matemáticas con NumPy. Este servidor expone diversas herramientas matemáticas a través de una interfaz MCP estandarizada, lo que facilita la realización de cálculos numéricos directamente a través de Claude u otros LLM compatibles con MCP.

Características

• Operaciones aritméticas básicas (suma)
• Cálculos de álgebra lineal (multiplicación de matrices, descomposición propia)
• Análisis estadístico (media, mediana, desviación estándar, mínimo, máximo)
• Ajuste de polinomios

Instalación

Configuración rápida con Claude Desktop

La forma más rápida de comenzar es instalar este servidor directamente en Claude Desktop:

Instalación manual

Este proyecto utiliza UV para la gestión de dependencias. Para instalar:

Uso

Pruebas de desarrollo

Pruebe el servidor localmente con el Inspector MCP:

Integración de escritorio de Claude

1. Instalar el servidor en Claude Desktop:
   mcp install server.py --name "NumPy Calculator"
2. El servidor ahora estará disponible en Claude Desktop en "Calculadora NumPy".
3. Puedes usarlo pidiéndole a Claude que realice operaciones matemáticas, por ejemplo:
   • "Calcular los valores propios de la matriz [[1, 2], [3, 4]]"
   • "Encuentra la media y la desviación estándar de [1, 2, 3, 4, 5]"
   • "Multiplica las matrices [[1, 0], [0, 1]] y [[2, 3], [4, 5]]"

Ejecución directa

Para uso avanzado o implementaciones personalizadas:

Funciones disponibles

El servidor proporciona las siguientes funciones matemáticas a través de la interfaz MCP:

Aritmética básica

• add(a: int, b: int) -> int : Suma dos enteros

Álgebra lineal

• matrix_multiply(matrix_a: List[List[float]], matrix_b: List[List[float]]) -> List[List[float]] : Multiplica dos matrices
• eigen_decomposition(matrix: List[List[float]]) -> Tuple[List[float], List[List[float]]] : Calcula valores propios y vectores propios de una matriz cuadrada

Estadística

• statistical_analysis(data: List[float]) -> dict[str, float] : Calcula estadísticas básicas para un conjunto de datos que incluye:
  • Significar
  • Mediana
  • Desviación estándar
  • Valor mínimo
  • Valor máximo

Análisis de datos

• polynomial_fit(x: List[float], y: List[float], degree: int = 2) -> List[float] : Ajusta un polinomio de grado especificado a los puntos de datos dados

Desarrollo

Estructura del proyecto

Calidad del código

Este proyecto se adhiere a estrictos estándares de calidad de código:

• Sugerencias de tipo en todo el código base
• Documentación completa siguiendo el estilo de Google
• Manejo de errores en operaciones numéricas

Dependencias

• NumPy: para cálculos numéricos y operaciones de álgebra lineal
• FastMCP: Para la implementación del servidor del Protocolo de Contexto de Modelo

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT.

Expresiones de gratitud

• El equipo de NumPy por su excelente biblioteca de computación científica
• Protocolo de contexto de modelo (MCP) para permitir interacciones LLM estandarizadas