MCP Solver MCP Server

Co dělá server “MCP Solver”?

MCP Solver je server Model Context Protocol (MCP) navržený k poskytování pokročilých funkcí pro optimalizaci a řešení s omezeními AI asistentům a velkým jazykovým modelům (LLM). Integrací SAT (booleovská splnitelnost), SMT (splnitelnost modulo teorií) a řešení s omezeními umožňuje MCP Solver AI modelům interaktivně vytvářet, měnit a řešit složité matematické modely. Podporuje různé reprezentace problémů, včetně MiniZinc pro modely s omezeními, PySAT pro SAT a MaxSAT úlohy a Z3 pro SMT formule. To umožňuje vývojářům a AI agentům realizovat úlohy jako je automatizované rozumování, optimalizace a analýza modelů, čímž zjednodušuje pracovní postupy ve výzkumu, inženýrství a rozhodovacích aplikacích. Server překlenuje propast mezi pokročilými výpočetními solvery a AI rozhraními, což usnadňuje využití těchto nástrojů v automatizovaných pipelinech a interaktivních AI systémech.

Seznam promptů

• V repozitářových souborech ani dokumentaci nebyly nalezeny žádné explicitní šablony promptů.
  (Pokud budou do budoucna přidány, budou zde uvedeny.)

Seznam zdrojů

• V dostupné dokumentaci nebo souborech nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.
  (Pokud server v budoucnu zpřístupní data/obsah, budou zde vypsány.)

Seznam nástrojů

• clear_model: Odstraní všechny položky z aktuálního modelu.
• add_item: Přidá novou položku na daný index v modelu.
• delete_item: Smaže položku na zadaném indexu z modelu.
• replace_item: Nahradí položku na zadaném indexu v modelu.
• get_model: Získá aktuální obsah modelu s očíslovanými položkami.
• solve_model: Řeší model, s podporou parametru timeout.

Scénáře použití tohoto MCP serveru

• Vývoj modelů s omezeními: Umožňuje AI asistentům sestavovat a upravovat matematické modely pomocí MiniZinc nebo PySAT, což usnadňuje rychlou prototypizaci a iterativní vylepšování omezení.
• Automatizované řešení úloh: Umožňuje AI workflowům automaticky řešit SAT, SMT nebo optimalizační úlohy a v reálném čase poskytovat řešení nebo identifikovat nesplnitelná omezení.
• Optimalizační úlohy: Podporuje optimalizace MaxSAT a MiniZinc, což umožňuje vývojářům hledat optimální řešení pro alokaci zdrojů, plánování či kombinatorické problémy.
• Vzdělávací nástroje: Integrace do platforem pro výuku či vzdělávací prostředí, kde si studenti mohou interaktivně zkoušet programování s omezeními a logické řešení úloh pomocí AI agentů.
• Automatizace výzkumu: Umožňuje rozsáhlé experimentování s modely s omezeními, SAT instancemi i SMT formulacemi a automatizuje výběr solverů i analýzu výsledků pomocí AI rozhraní.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Požadavky: Nainstalujte Python 3.11+ a správce projektů uv.
2. Naklonujte a nainstalujte 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. Najděte konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.json nebo podobný).
4. Přidejte MCP Solver do mcpServers:

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

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte nastavení otestováním přístupu k nástroji z AI agenta.

Zabezpečení API klíčů (pokud je potřeba)

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

Claude

1. Ujistěte se, že je nainstalován Python 3.11+ a uv.
2. Nainstalujte MCP Solver dle výše uvedených kroků.
3. Najděte a otevřete konfigurační soubor Claude.
4. Přidejte konfiguraci MCP Solver serveru:

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

5. Restartujte Claude a zkontrolujte dostupnost MCP nástroje.

Cursor

1. Nainstalujte Python 3.11+ a uv.
2. Stáhněte a nainstalujte MCP Solver jako v rychlém startu.
3. Upravte konfigurační soubor Cursor (např. cursor.json).
4. Přidejte MCP Solver:

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

5. Restartujte Cursor, aby se změny projevily.

Cline

1. Nastavte Python 3.11+ a uv.
2. Naklonujte a nainstalujte MCP Solver.
3. Otevřete konfigurační soubor Cline.
4. Přidejte položku MCP Solver serveru:

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

5. Uložte, restartujte Cline a ověřte přístup k nástroji.

Poznámka: Pokud vaše nastavení vyžaduje API klíče nebo tajné údaje, použijte proměnné prostředí dle příkladu pro Windsurf výše.

Jak používat MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent nyní tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mcp-solver” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

| Roots support | ⛔ | Není zmíněno |

Na základě dostupné dokumentace je MCP Solver robustní a specializovaný MCP server zaměřený na řešení problémů s omezeními a optimalizaci, poskytující dobře definované nástroje, ale bez explicitních prompt šablon a zdrojů. Je dobře zdokumentován z hlediska nastavení a integrace, ale nezmiňuje podporu některých pokročilých MCP funkcí jako roots nebo sampling.

Hodnocení MCP

Náš názor:
MCP Solver je vysoce specializovaný, akademicky robustní MCP server se silnou integrací solverů a podporou nástrojů. Absence prompt šablon a explicitních zdrojů omezuje jeho univerzálnost, ale jeho základní funkčnost pro workflowy s omezeními/optimalizací je vynikající. Ocenili bychom jej známkou 7/10 pro obecné MCP použití – hodnocení by bylo vyšší, pokud by přibyla podpora promptů a zdrojů.