MCP Solver MCP Server

Was macht der „MCP Solver“ MCP Server?

Der MCP Solver ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um fortschrittliche Constraint-Optimierung und Lösungsfunktionen für KI-Assistenten und Large Language Models (LLMs) bereitzustellen. Durch die Integration von SAT (Boolesche Erfüllbarkeit), SMT (Satisfiability Modulo Theories) und Constraint-Lösungsmechanismen ermöglicht der MCP Solver KI-Modellen, komplexe mathematische Modelle interaktiv zu erstellen, zu bearbeiten und zu lösen. Er unterstützt verschiedene Problemrepräsentationen, darunter MiniZinc für Constraint-Modelle, PySAT für SAT- und MaxSAT-Probleme und Z3 für SMT-Formeln. Dadurch können Entwickler und KI-Agenten Aufgaben wie automatisiertes Reasoning, Optimierung und Modellanalyse durchführen und Arbeitsabläufe in Forschung, Technik und Entscheidungsfindung effizienter gestalten. Der Server schlägt eine Brücke zwischen fortgeschrittenen Computation-Solvern und KI-gesteuerten Schnittstellen und erleichtert so deren Nutzung in automatisierten Pipelines und interaktiven KI-Systemen.

Liste der Prompts

• Es wurden keine expliziten Prompt-Vorlagen in den Repository-Dateien oder der Dokumentation gefunden.
  (Sollten in Zukunft Prompt-Vorlagen hinzugefügt werden, würden sie hier gelistet.)

Liste der Ressourcen

• Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen in der verfügbaren Dokumentation oder den Dateien beschrieben.
  (Sollte der Server künftig Daten-/Inhaltsressourcen bereitstellen, würden sie hier gelistet.)

Liste der Tools

• clear_model: Entfernt alle Elemente aus dem aktuellen Modell.
• add_item: Fügt ein neues Element an einem bestimmten Index im Modell hinzu.
• delete_item: Löscht ein Element an einem angegebenen Index aus dem Modell.
• replace_item: Ersetzt ein Element an einem angegebenen Index im Modell.
• get_model: Gibt den aktuellen Inhalt des Modells mit nummerierten Elementen aus.
• solve_model: Löst das Modell, unterstützt einen Timeout-Parameter.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Constraint-Modellentwicklung: Ermöglicht KI-Assistenten das Erstellen und Bearbeiten mathematischer Modelle mit MiniZinc oder PySAT – ideal für schnelles Prototyping und die schrittweise Verfeinerung von Constraints.
• Automatisierte Problemlösung: Ermöglicht KI-gesteuerten Workflows das automatische Lösen von SAT-, SMT- oder Optimierungsproblemen, liefert Lösungen oder erkennt unlösbare Constraints in Echtzeit.
• Optimierungsaufgaben: Unterstützt MaxSAT- und MiniZinc-Optimierung, sodass Entwickler optimale Lösungen für Ressourcenallokation, Terminplanung oder kombinatorische Probleme finden können.
• Bildungstools: Lässt sich in Lernplattformen oder -umgebungen integrieren, sodass Studierende Constraint-Programmierung und Logiklösungen interaktiv mit KI-Agenten erkunden können.
• Forschungsautomatisierung: Erleichtert groß angelegte Experimente mit Constraint-Modellen, SAT-Instanzen oder SMT-Formeln, automatisiert Solvera uswahl und Ergebnisanalyse über KI-Schnittstellen.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Installieren Sie Python 3.11+ und den Projektmanager uv.
2. MCP Solver klonen und installieren:

   git clone https://github.com/szeider/mcp-solver.git
   cd mcp-solver
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e ".[all]"
   

3. Windsurf-Konfigurationsdatei finden (meist windsurf.json o. ä.).
4. MCP Solver zu mcpServers hinzufügen:

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

5. Konfiguration speichern und Windsurf neu starten.
6. Setup verifizieren, indem Sie den Tool-Zugriff vom KI-Agenten testen.

Absichern von API-Keys (falls benötigt)

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

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.11+ und uv installiert sind.
2. Installieren Sie MCP Solver wie oben beschrieben.
3. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
4. MCP Solver Server-Konfiguration einfügen:

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

5. Claude neu starten und auf MCP Tool-Verfügbarkeit prüfen.

Cursor

1. Python 3.11+ und uv installieren.
2. MCP Solver herunterladen und installieren wie im Quickstart.
3. Cursor-Konfigurationsdatei bearbeiten (z. B. cursor.json).
4. MCP Solver hinzufügen:

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

5. Cursor neu starten, um die Änderungen zu übernehmen.

Cline

1. Python 3.11+ und uv einrichten.
2. MCP Solver klonen und installieren.
3. Cline-Konfigurationsdatei öffnen.
4. Eintrag für den MCP Solver Server ergänzen:

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

5. Speichern, Cline neu starten und Tool-Zugriff testen.

Hinweis: Wenn Ihre Installation API-Keys oder Secrets erfordert, verwenden Sie Umgebungsvariablen wie im Windsurf-Beispiel oben.

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP Server-Details wie folgt im JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit sämtlichen Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “mcp-solver” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

| Roots-Unterstützung | ⛔ | Nicht erwähnt |

Basierend auf der vorliegenden Dokumentation ist MCP Solver ein robuster und spezialisierter MCP Server für Constraint- und Optimierungsprobleme, der klar definierte Tools bietet, aber keine expliziten Prompt-Vorlagen oder Ressourcen. Die Einrichtung und Integration sind gut dokumentiert, Unterstützung für fortgeschrittene MCP-Features wie Roots oder Sampling werden jedoch nicht erwähnt.

MCP Score

Unsere Meinung:
Der MCP Solver ist ein hochspezialisierter, akademisch fundierter MCP Server mit starker Solver-Integration und Tool-Unterstützung. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen und expliziten Ressourcen begrenzt die Allgemeinheit, aber die Kernfunktionalität für Constraint-/Optimierungs-Workflows ist exzellent. In einer allgemeinen MCP-Bewertung erhält er 7/10 – mit Potenzial für eine höhere Bewertung, falls Prompt-/Ressourcen-Support hinzukommt.