NumPy Calculator

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