MCP Solver MCP Server

Hvad laver “MCP Solver” MCP Server?

MCP Solver er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at levere avancerede constraint-optimerings- og løsningsfunktioner til AI-assistenter og Large Language Models (LLM’er). Ved at integrere SAT (Boolean Satisfiability), SMT (Satisfiability Modulo Theories) og constraint-løsningskapaciteter gør MCP Solver det muligt for AI-modeller interaktivt at oprette, ændre og løse komplekse matematiske modeller. Den understøtter forskellige problemrepræsentationer, herunder MiniZinc til constraint-modeller, PySAT til SAT- og MaxSAT-problemer og Z3 til SMT-formler. Dette giver udviklere og AI-agenter mulighed for at udføre opgaver som automatiseret ræsonnement, optimering og modelanalyse og strømliner arbejdsgange inden for forskning, ingeniørarbejde og beslutningstagning. Serveren bygger bro mellem avancerede beregningsmæssige solvere og AI-drevne grænseflader, hvilket gør det lettere at udnytte disse værktøjer i automatiserede pipelines og interaktive AI-systemer.

Liste over Prompts

• Ingen eksplicitte prompt-skabeloner blev fundet i repository-filer eller dokumentation.
  (Hvis der tilføjes prompt-skabeloner i fremtiden, vil de blive vist her.)

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Anmod om demo Log ind

Liste over Ressourcer

• Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller filer.
  (Hvis serveren i fremtiden udstiller data-/indholdsressourcer, vil de blive vist her.)

Liste over Værktøjer

• clear_model: Fjern alle elementer fra den aktuelle model.
• add_item: Tilføj et nyt element på en bestemt position i modellen.
• delete_item: Slet et element på en angivet position fra modellen.
• replace_item: Erstat et element på en angivet position i modellen.
• get_model: Hent det aktuelle indhold af modellen med nummererede elementer.
• solve_model: Løs modellen med understøttelse af timeout-parameter.

Tilmeld dig vores nyhedsbrev

Få de seneste tips, trends og tilbud gratis.

E-mailadresse

Tilmeld

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Constraint Model-udvikling: Gør det muligt for AI-assistenter at opbygge og redigere matematiske modeller ved hjælp af MiniZinc eller PySAT og muliggør hurtig prototyping og iterativ forfinelse af constraints.
• Automatiseret Problemløsning: Muliggør AI-drevne arbejdsgange til automatisk løsning af SAT-, SMT- eller optimeringsproblemer, leverer løsninger eller identificerer uopfyldelige constraints i realtid.
• Optimeringsopgaver: Understøtter MaxSAT og MiniZinc-optimering og gør det muligt for udviklere at finde optimale løsninger til ressourcefordeling, planlægning eller kombinatoriske problemer.
• Pædagogiske værktøjer: Integreres med undervisningsplatforme eller læringsmiljøer, så studerende interaktivt kan udforske constraint-programmering og logikløsning via AI-agenter.
• Forskningsautomatisering: Muliggør storskala eksperimenter med constraint-modeller, SAT-instanser eller SMT-formler og automatiserer solvervalg og resultatanalyse via AI-grænseflader.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Forudsætninger: Installer Python 3.11+ og uv projektmanageren.
2. Klon og installer 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. Find Windsurf konfigurationsfilen (typisk windsurf.json eller lignende).
4. Tilføj MCP Solver til mcpServers:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér opsætning ved at teste værktøjsadgang fra AI-agenten.

Sikring af API-nøgler (hvis nødvendigt)

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

Claude

1. Sørg for at Python 3.11+ og uv er installeret.
2. Installer MCP Solver som ovenfor.
3. Find Claudes konfigurationsfil og åbn den.
4. Tilføj MCP Solver serverkonfiguration:

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

5. Genstart Claude og tjek for MCP-værktøjsadgang.

Cursor

1. Installer Python 3.11+ og uv.
2. Download og installer MCP Solver som i quick start.
3. Rediger Cursors konfigurationsfil (f.eks. cursor.json).
4. Tilføj MCP Solver:

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

5. Genstart Cursor for at anvende ændringerne.

Cline

1. Opsæt Python 3.11+ og uv.
2. Klon og installer MCP Solver.
3. Åbn Clines konfigurationsfil.
4. Tilføj MCP Solver serverposten:

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

5. Gem, genstart Cline og bekræft værktøjsadgang.

Bemærk: Hvis din opsætning kræver API-nøgler eller hemmeligheder, skal du bruge miljøvariabler som i Windsurf-eksemplet ovenfor.

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 indsættes dine MCP-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

{
  "mcp-solver": {
    "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 kapaciteter. Husk at ændre “mcp-solver” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Roots Support | ⛔ | Ikke nævnt |

Baseret på den tilgængelige dokumentation er MCP Solver en robust og specialiseret MCP-server med fokus på constraint- og optimeringsproblemløsning. Den tilbyder veldefinerede værktøjer, men mangler eksplicitte prompt-skabeloner og ressourcer. Serveren er veldokumenteret mht. opsætning og integration, men nævner ikke understøttelse af avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling.

MCP-score

Vores vurdering:
MCP Solver er en meget fokuseret, akademisk stærk MCP-server med stærk solver-integration og værktøjsunderstøttelse. Manglen på prompt-skabeloner og eksplicitte ressourcer begrænser dens anvendelighed generelt, men dens kernefunktionalitet til constraint-/optimeringsarbejdsgange er fremragende. Den får 7/10 for generel MCP-evaluering—højere hvis prompt-/ressourceunderstøttelse tilføjes.