matlab-mcp-tools MCP-Server-Integration

Was macht der “matlab-mcp-tools” MCP-Server?

Der matlab-mcp-tools MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten und Entwicklungsumgebungen mit MATLAB verbindet. Er ermöglicht das Ausführen von MATLAB-Skripten, das Verwalten von Workspace-Variablen, das Ausführen bestimmter Abschnitte von MATLAB-Dateien und das Erstellen neuer Skripte direkt von MCP-kompatiblen Clients wie Cline, Cursor und anderen. Durch das Bereitstellen standardisierter Tools können Entwickler MATLAB-Entwicklungsworkflows automatisieren, interaktiv gestalten und optimieren – einschließlich Plot-Erstellung, Kontextbeibehaltung zwischen Ausführungen und der Nutzung zellenbasierter Ausführung für iteratives Codieren. Diese Integration steigert die Produktivität erheblich und ermöglicht eine nahtlose Interoperabilität zwischen KI-gestützten Workflows und dem MATLAB-Ökosystem.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation wurden keine Ressourcen explizit beschrieben.

Liste der Tools

• execute_script: Führt MATLAB-Code oder eine Skriptdatei aus.
• execute_script_section: Führt einen bestimmten Abschnitt eines MATLAB-Skripts aus und unterstützt den Cell-Mode (%%-abgegrenzte Abschnitte).
• get_script_sections: Ruft Informationen zu verfügbaren Abschnitten innerhalb eines MATLAB-Skripts ab.
• create_matlab_script: Erstellt eine neue MATLAB-Skriptdatei.
• get_workspace: Gibt die aktuell im MATLAB-Workspace verfügbaren Variablen zurück.

Anwendungsfälle für diesen MCP-Server

• Automatisierte MATLAB-Skriptausführung: Führen Sie vollständige MATLAB-Skripte oder Code-Snippets programmatisch von KI-Assistenten oder MCP-Clients aus und automatisieren Sie wiederkehrende oder lang laufende Berechnungen.
• Abschnittsbasiertes Code-Exploring: Testen und führen Sie gezielt einzelne Abschnitte von MATLAB-Dateien im Cell-Mode aus – ideal für schnelles Prototyping und Debugging von Forschern und Ingenieuren.
• Workspace-Management: Inspizieren und verwalten Sie MATLAB-Workspace-Variablen remote und erhalten Sie so mehr Transparenz und Kontrolle über Ihre Rechenumgebung.
• Automatisierte Skripterstellung: Generieren Sie neue MATLAB-Skripte programmatisch aus Vorlagen oder KI-generierten Inhalten und beschleunigen Sie so den Experimentaufbau und die Dokumentation.
• Integration mit Cline/Cursor: Verbinden Sie MATLAB-Workflows nahtlos mit beliebten KI-gestützten Editoren und verbessern Sie den Entwicklerkomfort sowie die Workflow-Automatisierung.

Einrichtung

Windsurf

Keine spezifischen Windsurf-Setup-Anweisungen gefunden.

Claude

Keine spezifischen Claude-Setup-Anweisungen gefunden.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+, MATLAB mit Python Engine und der Paketmanager uv installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:

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

3. Setzen Sie die Umgebungsvariable MATLAB_PATH, wenn MATLAB nicht am Standardort installiert ist.
4. Kopieren Sie die bereitgestellte Konfigurationsdatei:

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

5. Starten Sie den Server mit matlab-mcp-server oder direkt über das Python-Modul.
6. Beispielkonfiguration (JSON) für 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"
         ]
       }
     }
   }
   

API-Keys absichern: Nutzen Sie das env-Feld in Ihrer Konfiguration, um Secrets oder API-Keys als Umgebungsvariablen einzubinden.

Cline

1. Führen Sie die Installationsschritte wie für Cursor aus.
2. Kopieren Sie die Konfigurationsdatei in das entsprechende Verzeichnis für Cline (in der Regel ~/.cline/mcp.json oder laut Dokumentation).
3. Verwenden Sie die gleiche JSON-Konfiguration wie für Cursor, passen Sie den Pfad entsprechend an.
4. Starten Sie den Server und prüfen Sie die Einbindung in Cline.

Beispiel-JSON für env und inputs:

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

(Passen Sie dies bei Bedarf für Ihre Secrets und Umgebungsvariablen an.)

Nutzung dieses MCP-Servers in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der systemweiten MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, "matlab" durch den Namen Ihres MCP-Servers und die URL entsprechend zu ersetzen.

Übersicht

Auf Basis der verfügbaren Informationen bietet matlab-mcp-tools solide Kernfunktionalität für die MATLAB-Integration mit klarer Einrichtung für Cursor und Cline, es fehlen jedoch dokumentierte Prompt-Vorlagen, Ressourcenprimitiven und Sampling/Roots-Support, was die erweiterten MCP-Fähigkeiten einschränkt. Insgesamt handelt es sich um einen fokussierten, aber nicht umfassenden MCP-Server.

MCP Score