mma-mcp

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ローカルの Wolfram Engine をラップし、AIアシスタント（Claude、ChatGPTなど）がWolfram言語を通じて記号数学、数値解析、データ可視化を実行できるようにする Model Context Protocol (MCP) サーバーです。

免責事項: これは非公式かつ独立した個人プロジェクトです。 Wolfram Research, Inc. とは提携、後援、支持、または認定されていません。「Wolfram」、「Wolfram Language」、「Wolfram Engine」、「Mathematica」および関連するマークは、Wolfram Researchの商標です。

本ソフトウェアには、Wolfram Engine / Mathematicaのバイナリ、アクティベーションキー、ライセンスファイル、その他のプロプライエタリな素材は含まれていません。ユーザーは、Wolframのライセンス条項に従い、自身のWolfram EngineまたはMathematicaのコピーを独自に入手し、適切にライセンスを取得する必要があります。

本プロジェクトの唯一の目的は、ライセンスを保有する個人が、自身のライセンスで許可された範囲内で、自身のマシン上でローカルにインストールされたWolframカーネルをAIアシスタントを通じて呼び出せるようにすることです。 Wolfram Engineへのアクセスを第三者に再配布することは意図された使用例ではなく、Wolframのライセンス条項に違反する可能性があります。

機能

• MCPツール: evaluate (テキスト) および evaluate_image (PNG、実験的) — 2つの汎用ツールですべてのWolfram言語機能を利用可能

• トランスポート: stdio (ローカル) およびストリーミング可能なHTTP

• セキュリティ: ブラックリスト/ホワイトリストモードと29の機能グループを備えたカーネル実行前の式フィルタリング

• クライアントRBAC: クライアントごとの資格情報、ロールごとのツールおよびセキュリティポリシー制御 — 同じマシン上の異なるAIクライアントを分離するため

• OAuth 2.1: WebベースのMCPクライアント（Claude.ai、ChatGPT）用の認可サーバー

• 設定駆動: 単一のTOMLファイルですべての動作を制御

前提条件

• Python 3.11+

• Wolfram Engine または Mathematica (適切なライセンスが必要)

• uv パッケージマネージャー

クイックスタート

# Clone and install
git clone https://github.com/siqiliu-tsinghua/mma-mcp.git
cd mma-mcp
uv sync

# Graphics export dependencies (headless servers only — desktops already have these)
sudo apt-get install -y libfontconfig1 libgl1 libasound2t64 libxkbcommon0 libegl1

# Generate default config
uv run mma-mcp init

# Generate security group files (requires Wolfram kernel, ~1 min)
uv run mma-mcp setup

# Start server (stdio, for local MCP clients)
uv run mma-mcp serve

クライアント設定

Claude Code / VS Code (stdio)

.mcp.json に以下を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "mma-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/mma-mcp", "run", "mma-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop (stdio)

claude_desktop_config.json (設定 -> 開発者 -> 設定の編集) に以下を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "mma-mcp": {
      "command": "/path/to/mma-mcp/.venv/bin/mma-mcp"
    }
  }
}

macOS/Linuxの場合、設定ファイルは ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json または ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json にあります。

HTTPトランスポート

uv run mma-mcp serve --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000

設定

すべての設定は mma_mcp.toml (または [tool.mma-mcp] 下の pyproject.toml) に記述します。

uv run mma-mcp init  # generates mma_mcp.toml with comments

主要セクション:

セキュリティ

式はWolframカーネルに到達する前にフィルタリングされます。シンボルは正規表現によって抽出され、アクティブなポリシーと照合されます。

ブラックリストモード (デフォルト): 危険なグループ (system_exec、ファイルI/O、ネットワーク、動的評価) をブロックします。

ホワイトリストモード: 明示的に有効化されたグループのシンボルのみを許可します。

29の機能グループ（安全な22 + 危険な7）が約6000のWolfram言語シンボルをカバーしています。ローカルカーネルから再生成するには：

uv run mma-mcp setup          # required after cloning (generates from your local kernel)
uv run mma-mcp setup --force   # force regeneration (e.g., after Wolfram Engine upgrade)

クライアントIDとロール

HTTPトランスポートを使用する場合、クライアントごとの資格情報とロールを設定して、同じカーネルに接続する異なるAIクライアント（例：ClaudeとChatGPT）を分離できます：

# Generate password hash
uv run mma-mcp hash-password

# Generate TOML snippet for a new client
uv run mma-mcp add-client alice --role admin

各クライアントは、アクセス可能なツール、使用可能なWolframシンボル、リソース制限（タイムアウト、結果サイズ）を制御するロールにバインドされます。同時接続するクライアントはカーネルワーカープールによって分離され、各ツール呼び出しは一時的なWLコンテキストを持つ排他的なカーネルプロセスで実行されます。

設定の詳細については、mma_mcp.toml の [auth] セクションを参照してください。

開発

# Run tests
uv run pytest tests/ -v

# Inspect MCP tools interactively
uv run mcp dev src/mma_mcp/server.py

CLIコマンド

クライアントの互換性

ライセンス

MIT — このリポジトリ内のコードのみに適用されます。Wolfram Engine / Mathematicaの使用は、Wolfram Research自身のライセンス条項に準拠します。