NumPy MCP サーバー

NumPy による数値計算用のモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー

NumPyを用いた数学的な計算と演算を提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このサーバーは、標準化されたMCPインターフェースを通じて様々な数学ツールを公開しており、Claudeやその他のMCP互換LLMを介して直接数値計算を実行することが容易になります。

特徴

• 基本的な算術演算（加算）
• 線形代数計算（行列の乗算、固有値分解）
• 統計分析（平均、中央値、標準偏差、最小値、最大値）
• 多項式フィッティング

インストール

Claude Desktop によるクイックセットアップ

最も早く始める方法は、このサーバーを Claude Desktop に直接インストールすることです。

手動インストール

このプロジェクトは依存関係の管理にUVを使用しています。インストールするには：

使用法

開発テスト

MCP Inspector を使用してサーバーをローカルでテストします。

クロードデスクトップ統合

1. Claude Desktop にサーバーをインストールします。
   mcp install server.py --name "NumPy Calculator"
2. サーバーはClaude Desktopの「NumPy Calculator」で利用できるようになります。
3. たとえば、Claude に数学演算を実行してもらうことでこれを使用できます。
   • 「行列[[1, 2], [3, 4]]の固有値を計算する」
   • 「[1, 2, 3, 4, 5]の平均と標準偏差を求めよ」
   • 「行列[[1, 0], [0, 1]]と[[2, 3], [4, 5]]を乗算します」

直接実行

高度な使用法またはカスタム展開の場合:

利用可能な機能

サーバーは、MCP インターフェイスを通じて次の数学関数を提供します。

基本的な算術

• add(a: int, b: int) -> int : 2つの整数を加算する

線形代数

• matrix_multiply(matrix_a: List[List[float]], matrix_b: List[List[float]]) -> List[List[float]] : 2つの行列を乗算する
• eigen_decomposition(matrix: List[List[float]]) -> Tuple[List[float], List[List[float]]] : 正方行列の固有値と固有ベクトルを計算する

統計

• statistical_analysis(data: List[float]) -> dict[str, float] : 以下のデータを含むデータセットの基本統計を計算します。
  • 平均
  • 中央値
  • 標準偏差
  • 最小値
  • 最大値

データ分析

• polynomial_fit(x: List[float], y: List[float], degree: int = 2) -> List[float] : 指定された次数の多項式を与えられたデータポイントに適合させる

発達

プロジェクト構造

コード品質

このプロジェクトは厳格なコード品質基準に準拠しています。

• コードベース全体の型ヒント
• Googleスタイルに準拠した包括的なドキュメント文字列
• 数値演算のエラー処理

依存関係

• NumPy: 数値計算と線形代数演算用
• FastMCP: モデルコンテキストプロトコルサーバ実装用

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。

謝辞

• 優れた科学計算ライブラリを提供するNumPyチーム
• 標準化された LLM インタラクションを可能にするモデル コンテキスト プロトコル (MCP)