Сервер MCP NumPy

Сервер Model Context Protocol (MCP) для численных вычислений с помощью NumPy

Сервер Model Context Protocol (MCP), который обеспечивает математические вычисления и операции с использованием NumPy. Этот сервер предоставляет различные математические инструменты через стандартизированный интерфейс MCP, что упрощает выполнение числовых вычислений напрямую через Claude или другие совместимые с MCP LLM.

Функции

• Основные арифметические операции (сложение)

• Вычисления линейной алгебры (умножение матриц, разложение собственных матриц)

• Статистический анализ (среднее, медиана, стандартное отклонение, мин, макс)

• Полиномиальная подгонка

Установка

Быстрая настройка с помощью Claude Desktop

Самый быстрый способ начать работу — установить этот сервер непосредственно в Claude Desktop:

Ручная установка

Этот проект использует UV для управления зависимостями. Для установки:

Использование

Тестирование разработки

Протестируйте сервер локально с помощью MCP Inspector:

Интеграция рабочего стола Клода

1. Установите сервер в Claude Desktop:

   mcp install server.py --name "NumPy Calculator"

2. Теперь сервер будет доступен в Claude Desktop в разделе «NumPy Calculator».

3. Вы можете использовать его, попросив Клода выполнить математические операции, например:

   • «Вычислить собственные значения матрицы [[1, 2], [3, 4]]»

   • «Найдите среднее значение и стандартное отклонение [1, 2, 3, 4, 5]»

   • «Умножение матриц [[1, 0], [0, 1]] и [[2, 3], [4, 5]]»

Прямое исполнение

Для расширенного использования или индивидуального развертывания:

Доступные функции

Сервер предоставляет следующие математические функции через интерфейс MCP:

Базовая арифметика

• add(a: int, b: int) -> int : Сложить два целых числа

Линейная алгебра

• matrix_multiply(matrix_a: List[List[float]], matrix_b: List[List[float]]) -> List[List[float]] : Умножение двух матриц

• eigen_decomposition(matrix: List[List[float]]) -> Tuple[List[float], List[List[float]]] : Вычислить собственные значения и собственные векторы квадратной матрицы

Статистика

• statistical_analysis(data: List[float]) -> dict[str, float] : вычисление базовой статистики для набора данных, включая:

  • Иметь в виду

  • Медиана

  • Стандартное отклонение

  • Минимальное значение

  • Максимальное значение

Анализ данных

• polynomial_fit(x: List[float], y: List[float], degree: int = 2) -> List[float] : Подогнать полином указанной степени к заданным точкам данных

Разработка

Структура проекта

Качество кода

Этот проект соответствует строгим стандартам качества кода:

• Подсказки по типам в кодовой базе

• Подробные строки документации в стиле Google

• Обработка ошибок при числовых операциях

Зависимости

• NumPy: для числовых вычислений и операций линейной алгебры.

• FastMCP: для реализации сервера Model Context Protocol

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT.

Благодарности

• Команда NumPy за их прекрасную библиотеку научных вычислений

• Протокол контекста модели (MCP) для обеспечения стандартизированных взаимодействий LLM