MCP\_WolframAlpha

Integrations

Supports integration with Google's Gemini model via LangChain to create an example client that interacts with the MCP server for real-time Wolfram Alpha queries
Utilizes LangChain to connect large language models (specifically Gemini) to the Wolfram Alpha API, facilitating the creation of AI clients that can interact with the MCP server
Allows chat applications to perform computational queries and retrieve structured knowledge through the Wolfram Alpha API, enabling advanced mathematical, scientific, and data analysis capabilities

MCP Wolfram Alpha (Client + Server)

Integrieren Sie Wolfram Alpha nahtlos in Ihre Chat-Anwendungen.

Dieses Projekt implementiert einen MCP-Server (Model Context Protocol), der für die Schnittstelle zur Wolfram Alpha API konzipiert ist. Chat-basierte Anwendungen können damit rechnerische Abfragen durchführen und strukturiertes Wissen abrufen, was erweiterte Konversationsfunktionen ermöglicht.

Enthalten ist ein MCP-Client-Beispiel, das Gemini über LangChain verwendet und zeigt, wie große Sprachmodelle mit dem MCP-Server verbunden werden, um Echtzeitinteraktionen mit der Wissens-Engine von Wolfram Alpha zu ermöglichen.

Merkmale

Wolfram|Alpha-Integration für Mathematik, Wissenschaft und Datenabfragen.
Modulare Architektur. Leicht erweiterbar, um zusätzliche APIs und Funktionen zu unterstützen.
Multi-Client-Unterstützung: Nahtlose Handhabung von Interaktionen von mehreren Clients oder Schnittstellen.
MCP-Client-Beispiel mit Gemini (über LangChain).

Installation

Klonen Sie das Repo

git clone https://github.com/ricocf/mcp-wolframalpha.git

cd mcp-wolframalpha

Einrichten von Umgebungsvariablen

Erstellen Sie eine .env-Datei basierend auf dem Beispiel:

WOLFRAM_API_KEY=Ihre_Wolframalpha_App-ID
GeminiAPI=Ihr_Google_Gemini_API-Schlüssel (Optional, wenn Sie die Client-Methode unten verwenden.)

Installationsvoraussetzungen

pip install -r requirements.txt

Konfiguration

Zur Verwendung mit dem VSCode MCP-Server:

Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei unter .vscode/mcp.json in Ihrem Projektstamm.
Verwenden Sie das in configs/vscode_mcp.json bereitgestellte Beispiel als Vorlage.
Weitere Einzelheiten finden Sie im VSCode MCP Server Guide .

Zur Verwendung mit Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "WolframAlphaServer": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/path/to/src/core/server.py"
      ]
    }
  }
}

Client-Verwendungsbeispiel

Dieses Projekt umfasst einen LLM-Client, der mit dem MCP-Server kommuniziert.

Als CLI-Tool ausführen

Erforderlich: GeminiAPI
So führen Sie den Client direkt über die Befehlszeile aus:

python main.py

Docker

So erstellen und führen Sie den Client in einem Docker-Container aus:

docker build -t wolframalpha -f .devops/llm.Dockerfile .

docker run -it wolframalpha

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

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