octave-mcp
octave-mcp
GNU Octave를 Claude AI와 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.
Claude Code에서 자연어로 Octave 코드를 실행하고, 수치 계산·그래프·이미지 처리·딥러닝 추론까지 바로 수행할 수 있습니다.
기능
Octave 코드를 MCP 도구(
run_octave)로 실행텍스트 결과(stdout/stderr)를 Claude에게 반환
plot,imagesc,surf등 그래프 명령이 포함된 경우 PNG 파일로 자동 저장 후 이미지로 반환Python(
system()호출)을 통해 PyTorch/torchvision 등 외부 라이브러리 연동 가능
요구 사항
항목 | 버전 |
Node.js | 18 이상 |
GNU Octave | 6.0 이상 |
Python | 3.9 이상 (딥러닝 기능 사용 시) |
Python 선택적 의존성 (딥러닝 기능)
torch >= 2.0
torchvision >= 0.15
scikit-image >= 0.20
scipy >= 1.10
pooch # scipy.datasets 이미지 로드에 필요
Pillow설치
git clone <repo-url>
cd octave-mcp
npm installClaude Code MCP 등록
~/.claude/claude_desktop_config.json (또는 MCP 설정 파일)에 아래 내용을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"octave": {
"command": "node",
"args": ["/Users/<yourname>/octave-mcp/index.js"]
}
}
}사용 방법
Claude Code 대화창에서 자연어로 요청하면 됩니다.
Octave로 1부터 10까지 더한 값을 계산해줘
Octave로 sin 그래프를 그려줘
2D 푸리에 변환을 하고 스펙트럼을 표시해줘
ResNet18로 너구리 이미지 추론해줘서버 구조
octave-mcp/
├── index.js # MCP 서버 진입점
├── package.json
├── resnet18_raccoon_result.png # ResNet18 추론 결과 이미지
├── outputs/ # 생성된 그래프·이미지 저장 디렉토리
│ ├── plot_<uuid>.png
│ └── resnet18_raccoon_result.png
└── README.md동작 흐름
Claude → MCP
run_octave도구 호출 (Octave 코드 전달)index.js가octave --no-gui --eval <code>프로세스를 생성그래프 명령 감지 시
print(gcf, '<path>', '-dpng', '-r150')를 자동 삽입stdout / 생성된 PNG를 Claude에게 반환
주요 사용 예시
수치 계산
result = sum(1:10);
printf('합계: %d\n', result);
% -> 552D 푸리에 변환 & 역변환
img = peaks(256);
F = fft2(img);
F_shifted = fftshift(F);
img_rec = real(ifft2(ifftshift(F_shifted)));
% 복원 오차: ~1e-13 (부동소수점 수준)ResNet18 이미지 분류 (Python 연동)
[status, out] = system('python3 /tmp/resnet_infer.py 2>&1');
% Top1: badger 35.59% / Top2: grey fox 17.83% ...추론 결과 예시

순위 | 클래스 | 확률 |
Top1 | badger (오소리) | 35.59% |
Top2 | grey fox (회색여우) | 17.83% |
Top3 | lesser panda (레서판다) | 8.63% |
Top4 | three-toed sloth (나무늘보) | 7.69% |
Top5 | Madagascar cat | 2.45% |
ImageNet-1K에 raccoon 클래스가 없어 유사 동물인 badger로 분류됩니다.
출력 파일
그래프 및 추론 결과 이미지는 ~/octave-mcp/outputs/ 에 저장됩니다.
파일 | 내용 |
| Octave 그래프 출력 |
| ResNet18 추론 결과 오버레이 이미지 |
알려진 제한 사항
imshow등 일부 명령은 플롯 감지 패턴에 포함되지 않아imread로 별도 로드 필요Octave 실행 타임아웃 기본값: 30초
skimage.data.raccoon()은 scikit-image v0.20에서 제거됨 →scipy.datasets.face()사용ImageNet-1K에 raccoon 클래스 없음 → ResNet18은 유사 동물(badger 등)로 분류
라이선스
ISC
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