matlab-mcp-tools MCP Server Integrace

Co dělá MCP Server “matlab-mcp-tools”?

matlab-mcp-tools MCP Server je server pro Model Context Protocol (MCP), který propojuje AI asistenty a vývojová prostředí s MATLABem. Umožňuje spouštění MATLAB skriptů, správu proměnných pracovního prostoru, běh konkrétních sekcí MATLAB souborů a tvorbu nových skriptů přímo z MCP kompatibilních klientů jako Cline, Cursor a dalších. Díky sadě standardizovaných nástrojů umožňuje tento server vývojářům automatizovat, ovládat a zefektivnit workflow vývoje v MATLABu, včetně zachytávání grafů, udržování kontextu mezi běhy a využití spouštění po buňkách pro iterativní vývoj kódu. Tato integrace výrazně zvyšuje produktivitu a umožňuje plynulou interoperabilitu mezi AI-driven workflow a ekosystémem MATLABu.

Seznam Promptů

V repozitáři ani dokumentaci nebyly uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci nebyly explicitně popsány žádné zdroje.

Seznam nástrojů

• execute_script: Spustí MATLAB kód nebo skriptový soubor.
• execute_script_section: Spustí konkrétní sekci MATLAB skriptu, podporuje cell mode (sekce oddělené %%).
• get_script_sections: Získá informace o dostupných sekcích v MATLAB skriptu.
• create_matlab_script: Vytvoří nový MATLAB skript.
• get_workspace: Získá proměnné aktuálně dostupné v pracovním prostoru MATLABu.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizované spouštění MATLAB skriptů: Spouštějte celé MATLAB skripty nebo úryvky kódu programově z AI asistentů nebo MCP klientů, čímž zefektivníte opakované či dlouho trvající výpočty.
• Zkoumání kódu po sekcích: Spouštějte a testujte konkrétní sekce MATLAB souborů pomocí cell mode, což umožňuje rychlé prototypování a ladění pro výzkumníky a inženýry.
• Správa pracovního prostoru: Na dálku kontrolujte a spravujte proměnné v pracovním prostoru MATLABu, což poskytuje lepší přehled a kontrolu nad výpočetním prostředím.
• Automatizace tvorby skriptů: Programově generujte nové MATLAB skripty ze šablon nebo AI generovaného obsahu, což urychluje přípravu experimentů a dokumentaci.
• Integrace s Cline/Cursor: Plynule propojte MATLAB workflow s oblíbenými AI vylepšenými editory a zlepšete ergonomii vývoje i automatizaci workflow.

Jak nastavit

Windsurf

Specifické instrukce pro nastavení Windsurf nebyly nalezeny.

Claude

Specifické instrukce pro nastavení Claude nebyly nalezeny.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalován Python 3.10+, MATLAB s Python Enginem a správce balíčků uv.
2. Naklonujte repozitář a nainstalujte závislosti:

   git clone https://github.com/neuromechanist/matlab-mcp-tools
   cd matlab-mcp-tools
   ./setup-matlab-mcp.sh
   

3. Nastavte proměnnou prostředí MATLAB_PATH, pokud MATLAB není v základním umístění.
4. Zkopírujte připravený konfigurační soubor:

   cp mcp-config.json ~/.cursor/mcp.json
   

5. Spusťte server příkazem matlab-mcp-server nebo přímo přes Python modul.
6. Ukázka JSON konfigurace pro Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "matlab": {
         "command": "matlab-mcp-server",
         "args": [],
         "env": {
           "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
           "PATH": "${MATLAB_PATH}/bin:${PATH}"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": [
           "list_tools",
           "get_script_sections"
         ]
       }
     }
   }
   

Zabezpečení API klíčů: Použijte pole env v konfiguraci pro vkládání tajných údajů nebo API klíčů jako environmentální proměnné.

Cline

1. Postupujte při instalaci stejně jako pro Cursor.
2. Zkopírujte konfigurační soubor do příslušného adresáře pro Cline (obvykle ~/.cline/mcp.json nebo dle dokumentace).
3. Použijte stejnou JSON konfiguraci jako pro Cursor, případně upravte cestu dle potřeby.
4. Spusťte server a ověřte v Cline.

Ukázka JSON pro env a inputs:

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "env": {
        "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
        "ANOTHER_SECRET": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "someInput": "${SOME_INPUT_VALUE}"
      }
    }
  }
}

(Upravte dle potřeby pro svá tajemství a proměnné prostředí.)

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a napojením na svého AI agenta:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím. Nezapomeňte změnit "matlab" na název svého MCP serveru a upravit URL.

Přehled

Na základě dostupných informací nabízí matlab-mcp-tools solidní základní funkcionalitu pro integraci MATLABu s jasným nastavením pro Cursor a Cline, ale chybí zdokumentované šablony promptů, primitivy zdrojů a sampling/roots podpora, což omezuje pokročilé MCP možnosti. Celkově jde o zaměřený, ale ne komplexní MCP server.

MCP Hodnocení