خادم MCP للآلة الحاسبة

ماذا يفعل خادم MCP للآلة الحاسبة؟

خادم MCP للآلة الحاسبة هو خادم لبروتوكول Model Context Protocol (MCP) تم تطويره لتوفير قدرات حساب عددي دقيقة لمساعدي الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة. من خلال إتاحة أداة حساب عبر بروتوكول MCP، يسمح هذا الخادم لعملاء الذكاء الاصطناعي بتقييم المعادلات الرياضية بشكل برمجي. يعزز خادم MCP للآلة الحاسبة سير عمل التطوير من خلال تمكين عمليات حسابية مؤتمتة ودقيقة مباشرة داخل بيئة الذكاء الاصطناعي، ويدعم حالات الاستخدام التي تتطلب تقييم رياضي ديناميكي. هو مفيد بشكل خاص في السيناريوهات التي يحتاج فيها LLM إلى تقديم نتائج لاستفسارات رياضية، أو إجراء تحليل بيانات، أو دمج خطوات حسابية ضمن سير عمل أوسع.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP موصوفة صراحة في المستودع.

قائمة الأدوات

• calculate
  يحسب/يقيم التعبير المقدم.
  • expression (سلسلة نصية، مطلوب): المعادلة الرياضية المراد حسابها.

حالات الاستخدام لهذا الخادم

• حل الاستفسارات الرياضية
  يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من حل الأسئلة الرياضية أو إجراء الحسابات كجزء من ردودهم على المستخدمين.
• دعم تحليل البيانات
  يساعد في معالجة وتحليل البيانات من خلال تقييم المعادلات الرياضية ضمن سير عمل مؤتمت.
• اختبار وتقييم قواعد الشيفرة
  يتيح تضمين وتقييم الحسابات في حالات الاختبار أو خطوط تقييم الشيفرة.
• تكامل مع واجهات برمجة التطبيقات
  يسهل التكامل مع خدمات أو واجهات برمجة تطبيقات أخرى تتطلب حساب تعبيرات كجزء من معالجة بياناتها.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python أو uv لديك.
2. افتح ملف إعدادات مستخدم Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم MCP للآلة الحاسبة باستخدام:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من توفر أداة الحاسبة.

Claude

1. قم بتثبيت mcp-server-calculator عبر pip أو uv.
2. افتح إعدادات عميل/خادم Claude MCP.
3. أضف:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من ظهور أداة الحاسبة في القائمة.

Cursor

1. ثبت بواسطة pip install mcp-server-calculator أو باستخدام uv.
2. افتح لوحة إعدادات Cursor أو ملف الإعدادات.
3. أضف المقطع التالي من JSON:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من ظهور الأداة في اختيار الأدوات.

Cline

1. ثبت باستخدام pip install mcp-server-calculator أو uv.
2. حدد موقع ملف إعدادات Cline MCP.
3. أدرج:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من نجاح إجراء عملية حسابية.

تأمين مفاتيح API
هذا الخادم لا يحتاج لمفاتيح API أو أسرار وفقاً للتوثيق المتوفر. إذا لزم الأمر، يمكنك استخدام متغيرات البيئة في إعداداتك مثل:

"env": {
  "MY_SECRET": "${MY_SECRET_ENV_VAR}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${MY_SECRET_ENV_VAR}"
}

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل من JSON:

{
  "calculator": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لكل وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “calculator” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى ما سبق، خادم MCP للآلة الحاسبة مركز للغاية وخفيف الوزن. التوثيق واضح للإعداد، لكنه يفتقر إلى قابلية التوسع في القوالب والموارد.

رأينا

هذا الخادم بسيط للغاية ويركز على الحساب العددي، مع تعليمات إعداد جيدة ولكن بإمكانيات توسع محدودة. هو ممتاز لغرضه، لكنه غير مناسب لسير العمل المتقدم. بناءً على الجدول، أقيّم هذا الخادم 5/10: قوي، سهل الاستخدام، لكنه محدود في الميزات.

تقييم MCP