خادم MCP Solver MCP

ماذا يفعل خادم “MCP Solver” MCP؟

يعد MCP Solver خادماً لبروتوكول سياق النماذج (MCP) مصمماً لتوفير إمكانيات متقدمة لتحسين القيود والحلول الرياضية لمساعدي الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). من خلال دمج إمكانيات SAT (قابلية الإرضاء البولياني)، وSMT (قابلية الإرضاء مع النظريات)، وحل القيود، يمكّن MCP Solver النماذج الذكية من إنشاء وتعديل وحل النماذج الرياضية المعقدة بشكل تفاعلي. يدعم تمثيلات متنوعة للمشكلات، بما في ذلك MiniZinc لنماذج القيود، وPySAT لمشاكل SAT وMaxSAT، وZ3 لصيغ SMT. يوفر هذا للمطورين وعملاء الذكاء الاصطناعي القدرة على تنفيذ مهام مثل الاستنتاج التلقائي، والتحسين، وتحليل النماذج، مما يبسط سير العمل في مجالات البحث والهندسة وتطبيقات اتخاذ القرار. يعمل الخادم كجسر بين محللات الحوسبة المتقدمة وواجهات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل الاستفادة من هذه الأدوات في خطوط الأتمتة وأنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية.

قائمة القوالب

• لم يتم العثور على قوالب مطالبات صريحة في ملفات المستودع أو الوثائق.
  (إذا تمت إضافة أي قوالب في المستقبل، سيتم سردها هنا.)

قائمة الموارد

• لا توجد موارد MCP صريحة موصوفة في الوثائق أو الملفات المتاحة.
  (إذا قدم الخادم موارد بيانات/محتوى في المستقبل، سيتم ذكرها هنا.)

قائمة الأدوات

• clear_model: إزالة جميع العناصر من النموذج الحالي.
• add_item: إضافة عنصر جديد في موضع محدد داخل النموذج.
• delete_item: حذف عنصر من موضع محدد في النموذج.
• replace_item: استبدال عنصر في موضع معين في النموذج.
• get_model: استرجاع محتوى النموذج الحالي مع عناصر مرقمة.
• solve_model: حل النموذج مع دعم لوسيط المهلة الزمنية.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تطوير نماذج القيود: يسمح لمساعدي الذكاء الاصطناعي ببناء وتحرير النماذج الرياضية باستخدام MiniZinc أو PySAT، مما يسهل النمذجة السريعة والتحسين التدريجي للقيود.
• حل المشكلات تلقائياً: يمكّن سير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي من حل مسائل SAT أو SMT أو التحسين تلقائياً، وتوفير حلول أو تحديد القيود غير القابلة للإرضاء في الوقت الفعلي.
• مهام التحسين: يدعم MaxSAT وMiniZinc للتحسين، مما يسمح للمطورين بإيجاد حلول مثلى لمشاكل تخصيص الموارد أو الجدولة أو المسائل التوافقية.
• أدوات تعليمية: يندمج مع منصات التعليم أو بيئات التعلم، ما يتيح للطلاب استكشاف برمجة القيود والمنطق بشكل تفاعلي عبر وكلاء الذكاء الاصطناعي.
• أتمتة البحث: يسهل إجراء التجارب واسعة النطاق على نماذج القيود أو حالات SAT أو صيغ SMT، مع أتمتة اختيار المحلل وتحليل النتائج عبر واجهات الذكاء الاصطناعي.

كيفية إعداده

Windsurf

1. المتطلبات المسبقة: تثبيت Python 3.11+ ومدير الحزم uv.
2. استنساخ وتثبيت MCP Solver:

   git clone https://github.com/szeider/mcp-solver.git
   cd mcp-solver
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e ".[all]"
   

3. تحديد ملف إعدادات Windsurf (عادةً windsurf.json أو ما يشابهه).
4. إضافة MCP Solver إلى mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
6. تحقق من الإعداد باختبار الوصول إلى الأداة من وكيل الذكاء الاصطناعي.

تأمين مفاتيح API (عند الحاجة)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-solver": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_solver"],
      "env": {
        "SOLVER_API_KEY": "${SOLVER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${SOLVER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. تأكد من تثبيت Python 3.11+ وuv.
2. ثبّت MCP Solver كما سبق.
3. اعثر على ملف إعدادات Claude وقم بفتحه.
4. أضف إعدادات خادم MCP Solver:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Claude وتحقق من توفر أداة MCP.

Cursor

1. قم بتثبيت Python 3.11+ وuv.
2. قم بتنزيل وتثبيت MCP Solver كما في الخطوات السريعة.
3. حرر ملف إعدادات Cursor (مثل cursor.json).
4. أضف MCP Solver:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Cursor لتطبيق التغييرات.

Cline

1. جهز Python 3.11+ وuv.
2. استنسخ وثبّت MCP Solver.
3. افتح ملف إعدادات Cline.
4. أضف مدخل خادم MCP Solver:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ، أعد تشغيل Cline وتأكد من الوصول إلى الأداة.

ملاحظة: إذا كانت إعداداتك تتطلب مفاتيح API أو أسراراً، استخدم متغيرات البيئة كما في مثال Windsurf أعلاه.

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP بالنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام تنسيق JSON التالي:

{
  "mcp-solver": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “mcp-solver” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط برابط خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

| دعم Roots | ⛔ | لم يُذكر |

استناداً إلى الوثائق المتوفرة، يُعد MCP Solver خادماً قوياً ومتخصصاً في حل مسائل القيود والتحسين، ويوفر أدوات واضحة لكنه يفتقر إلى قوالب المطالبات والموارد الصريحة. إنه موثّق جيداً من حيث الإعداد والتكامل، لكنه لا يذكر دعم ميزات MCP المتقدمة مثل roots أو أخذ العينات.

تقييم MCP

رأينا:
يُعد MCP Solver خادماً متخصصاً وأكاديمياً رصيناً مع تكامل قوي مع المحللات ودعم جيد للأدوات. نقص قوالب المطالبات والموارد الصريحة يحد من عموميته، لكن وظائفه الأساسية لتدفقات القيود/التحسين ممتازة. يُقيّم بـ 7/10 في التقييم العام لـ MCP—وقد يرتفع التقييم بإضافة دعم القوالب/الموارد.