MCP Wolfram Alpha (Сервер + Клиент)

Легко интегрируйте Wolfram Alpha в ваши чат-приложения.

Этот проект реализует сервер MCP (Model Context Protocol), разработанный для взаимодействия с API Wolfram Alpha. Он позволяет приложениям на основе чата выполнять вычислительные запросы и извлекать структурированные знания, облегчая расширенные возможности общения.

В комплект входит пример MCP-клиента, использующего Gemini через LangChain, демонстрирующий, как подключать большие языковые модели к серверу MCP для взаимодействия в реальном времени с ядром знаний Wolfram Alpha.

Функции

• Wolfram|Alpha Integration для математических, научных и информационных запросов.

• Модульная архитектура Легко расширяется для поддержки дополнительных API и функций.

• Поддержка нескольких клиентов. Удобная обработка взаимодействий с несколькими клиентами или интерфейсами.

• Пример MCP-клиента с использованием Gemini (через LangChain).

• Поддержка пользовательского интерфейса с использованием Gradio для удобного веб-интерфейса взаимодействия с Google AI и сервером Wolfram Alpha MCP.

Related MCP server: Maya MCP

Установка

Клонировать репозиторий

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

cd mcp-wolframalpha

Настройка переменных среды

Создайте файл .env на основе примера:

• WOLFRAM_API_KEY=your_wolframalpha_appid

• GeminiAPI=your_google_gemini_api_key (Необязательно, если используется клиентский метод, описанный ниже.)

Требования к установке

pip install -r requirements.txt

Конфигурация

Для использования с сервером VSCode MCP:

1. Создайте файл конфигурации .vscode/mcp.json в корневом каталоге вашего проекта.

2. Используйте пример, представленный в configs/vscode_mcp.json в качестве шаблона.

3. Более подробную информацию можно найти в Руководстве по серверу VSCode MCP .

Для использования с Claude Desktop:

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

Пример использования клиентом

Этот проект включает в себя клиент LLM, который взаимодействует с сервером MCP.

Запуск с помощью Gradio UI

• Требуется: GeminiAPI

• Предоставляет локальный веб-интерфейс для взаимодействия с Google AI и Wolfram Alpha.

• Чтобы запустить клиент непосредственно из командной строки:

python main.py --ui

Докер

Чтобы собрать и запустить клиент внутри контейнера Docker:

docker build -t wolframalphaui -f .devops/ui.Dockerfile .

docker run wolframalphaui

Пользовательский интерфейс

• Интуитивно понятный интерфейс, созданный с помощью Gradio для взаимодействия как с Google AI (Gemini), так и с сервером Wolfram Alpha MCP.

• Позволяет пользователям переключаться между Wolfram Alpha, Google AI (Gemini) и историей запросов.

Запустить как CLI-инструмент

• Требуется: GeminiAPI

• Чтобы запустить клиент непосредственно из командной строки:

python main.py

Докер

Чтобы собрать и запустить клиент внутри контейнера Docker:

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

docker run -it wolframalpha