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.

Bereit, Ihr Geschäft zu erweitern?

Starten Sie heute Ihre kostenlose Testversion und sehen Sie innerhalb weniger Tage Ergebnisse.

Demo anfragen Anmelden

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.

Abonnieren Sie unseren Newsletter

Erhalten Sie die neuesten Tipps, Trends und Angebote kostenlos.

E-Mail-Adresse

Abonnieren

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