NumPy MCP 서버

NumPy를 사용한 수치 계산을 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버

NumPy를 사용하여 수학적 계산 및 연산을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 다양한 수학적 도구를 제공하므로, Claude 또는 기타 MCP 호환 LLM을 통해 직접 수치 계산을 쉽게 수행할 수 있습니다.

특징

• 기본 산술 연산(덧셈)
• 선형 대수 계산(행렬 곱셈, 고유 분해)
• 통계 분석(평균, 중앙값, 표준편차, 최소값, 최대값)
• 다항식 피팅

설치

Claude Desktop을 사용한 빠른 설정

시작하는 가장 빠른 방법은 Claude Desktop에 이 서버를 직접 설치하는 것입니다.

지엑스피1

수동 설치

이 프로젝트는 종속성 관리를 위해 UV를 사용합니다. 설치하려면 다음을 수행하세요.

용법

개발 테스트

MCP 검사기를 사용하여 로컬로 서버를 테스트하세요.

Claude 데스크톱 통합

1. Claude Desktop에 서버를 설치하세요:
   mcp install server.py --name "NumPy Calculator"
2. 이제 Claude Desktop의 "NumPy Calculator"에서 서버를 사용할 수 있습니다.
3. 예를 들어, Claude에게 수학 연산을 수행하도록 요청하여 이를 사용할 수 있습니다.
   • "행렬 [[1, 2], [3, 4]]의 고유값을 계산하세요"
   • "[1, 2, 3, 4, 5]의 평균과 표준편차를 구하세요"
   • "행렬 [[1, 0], [0, 1]]과 [[2, 3], [4, 5]]를 곱합니다."

직접 실행

고급 사용 또는 사용자 정의 배포의 경우:

사용 가능한 기능

서버는 MCP 인터페이스를 통해 다음과 같은 수학 함수를 제공합니다.

기본 산술

• add(a: int, b: int) -> int : 두 정수를 더합니다.

선형대수학

• matrix_multiply(matrix_a: List[List[float]], matrix_b: List[List[float]]) -> List[List[float]] : 두 행렬을 곱합니다.
• eigen_decomposition(matrix: List[List[float]]) -> Tuple[List[float], List[List[float]]] : 정사각 행렬의 고유값과 고유벡터를 계산합니다.

통계

• statistical_analysis(data: List[float]) -> dict[str, float] : 다음을 포함한 데이터 세트에 대한 기본 통계를 계산합니다.
  • 평균
  • 중앙값
  • 표준편차
  • 최소값
  • 최대값

데이터 분석

• polynomial_fit(x: List[float], y: List[float], degree: int = 2) -> List[float] : 지정된 차수의 다항식을 주어진 데이터 포인트에 맞춥니다.

개발

프로젝트 구조

코드 품질

이 프로젝트는 엄격한 코드 품질 표준을 준수합니다.

• 코드베이스 전체의 유형 힌트
• Google 스타일을 따르는 포괄적인 docstring
• 수치 연산에 대한 오류 처리

종속성

• NumPy: 수치 계산 및 선형 대수 연산용
• FastMCP: 모델 컨텍스트 프로토콜 서버 구현을 위한

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

감사의 말

• 뛰어난 과학 컴퓨팅 라이브러리를 제공하는 NumPy 팀
• 표준화된 LLM 상호 작용을 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)