matlab-mcp-tools MCP Server Integration

Hvad laver “matlab-mcp-tools” MCP Serveren?

matlab-mcp-tools MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-server, der er designet til at forbinde AI-assistenter og udviklingsmiljøer med MATLAB. Den muliggør eksekvering af MATLAB-scripts, håndtering af arbejdsrumsvariabler, kørsel af specifikke sektioner af MATLAB-filer og oprettelse af nye scripts direkte fra MCP-kompatible klienter såsom Cline, Cursor og andre. Ved at tilbyde et sæt standardiserede værktøjer giver denne server udviklere mulighed for at automatisere, interagere med og strømline MATLAB-udviklingsworkflows, herunder at fange plots, bevare kontekst mellem eksekveringer og udnytte cellebaseret eksekvering til iterativ kodeudvikling. Denne integration øger produktiviteten markant og muliggør problemfri interoperabilitet mellem AI-drevne workflows og MATLAB-økosystemet.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner blev fundet i repoet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen ressourcer blev eksplicit beskrevet i repoet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

• execute_script: Eksekverer MATLAB-kode eller et scriptfil.
• execute_script_section: Eksekverer en specifik sektion af et MATLAB-script og understøtter celle-tilstand (%%-afgrænsede sektioner).
• get_script_sections: Henter information om tilgængelige sektioner i et MATLAB-script.
• create_matlab_script: Opretter en ny MATLAB-scriptfil.
• get_workspace: Henter de variabler, der aktuelt er tilgængelige i MATLAB-arbejdsrummet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Automatiseret MATLAB-script-eksekvering: Kør hele MATLAB-scripts eller kodeuddrag programmatisk fra AI-assistenter eller MCP-klienter, så gentagne eller langvarige beregninger effektiviseres.
• Sektionbaseret kodeudforskning: Eksekver og test specifikke sektioner af MATLAB-filer via celle-tilstand, hvilket muliggør hurtig prototyping og fejlfinding for forskere og ingeniører.
• Arbejdsrumshåndtering: Inspicer og håndter MATLAB-arbejdsrumsvariabler eksternt, hvilket giver bedre transparens og kontrol over det beregningsmæssige miljø.
• Automatiseret scriptoprettelse: Opret nye MATLAB-scripts programmatisk fra skabeloner eller AI-genereret indhold og accelerer eksperimentopsætning og dokumentation.
• Integration med Cline/Cursor: Forbind MATLAB-workflows problemfrit til populære AI-forbedrede editorer og forbedr udviklernes arbejdsgange og automatisering.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen specifikke Windsurf-installationsinstruktioner fundet.

Claude

Ingen specifikke Claude-installationsinstruktioner fundet.

Cursor

1. Sørg for, at Python 3.10+, MATLAB med Python Engine og uv-pakkehåndteringen er installeret.
2. Klon repoet og installer afhængigheder:

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

3. Sæt miljøvariablen MATLAB_PATH, hvis MATLAB ikke er placeret i standardmappen.
4. Kopiér den medfølgende konfigurationsfil:

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

5. Start serveren med matlab-mcp-server eller direkte via Python-modulet.
6. Eksempel på JSON-konfiguration til 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"
         ]
       }
     }
   }
   

Sikring af API-nøgler: Brug feltet env i din konfiguration til at indsætte hemmeligheder eller API-nøgler som miljøvariabler.

Cline

1. Følg installationsvejledningen som for Cursor.
2. Kopiér konfigurationsfilen til den relevante mappe for Cline (typisk ~/.cline/mcp.json eller ifølge dokumentationen).
3. Brug samme JSON-konfiguration som vist for Cursor, med justering af sti efter behov.
4. Start serveren og verificér i Cline.

Eksempel på JSON for env og inputs:

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

(Juster efter behov til dine hemmeligheder og miljøvariabler.)

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "matlab" til navnet på din MCP-server og opdatér URL’en tilsvarende.

Oversigt

På baggrund af de tilgængelige informationer leverer matlab-mcp-tools solid grundfunktionalitet til MATLAB-integration med klar opsætning for Cursor og Cline, men mangler dokumenterede promptskabeloner, resource-primitiver og sampling/roots-support, hvilket begrænser avancerede MCP-funktioner. Overordnet set er det en fokuseret, men ikke komplet MCP-server.

MCP-score