Integración del Servidor MCP matlab-mcp-tools

¿Qué hace el Servidor MCP “matlab-mcp-tools”?

El Servidor MCP matlab-mcp-tools es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar asistentes de IA y entornos de desarrollo con MATLAB. Permite ejecutar scripts MATLAB, gestionar variables del workspace, ejecutar secciones específicas de archivos MATLAB y crear nuevos scripts directamente desde clientes compatibles con MCP como Cline, Cursor y otros. Al proporcionar un conjunto estandarizado de herramientas, este servidor permite automatizar, interactuar y optimizar los flujos de trabajo de desarrollo en MATLAB, incluyendo la captura de gráficas, el mantenimiento del contexto entre ejecuciones y el uso de ejecución por celdas para desarrollo iterativo de código. Esta integración mejora significativamente la productividad y permite una interoperabilidad fluida entre flujos de trabajo guiados por IA y el ecosistema MATLAB.

Lista de Prompts

No se listaron plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se describieron recursos explícitamente en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• execute_script: Ejecuta código MATLAB o un archivo de script.
• execute_script_section: Ejecuta una sección específica de un script MATLAB, soportando el modo celda (secciones delimitadas por %%).
• get_script_sections: Recupera información sobre las secciones disponibles en un script MATLAB.
• create_matlab_script: Crea un nuevo archivo de script MATLAB.
• get_workspace: Recupera las variables actualmente disponibles en el workspace de MATLAB.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Ejecución Automatizada de Scripts MATLAB: Ejecuta scripts completos de MATLAB o fragmentos de código de manera programática desde asistentes de IA o clientes MCP, optimizando cálculos repetitivos o de larga duración.
• Exploración de Código por Secciones: Ejecuta y prueba secciones específicas de archivos MATLAB usando el modo celda, permitiendo prototipado rápido y depuración para investigadores e ingenieros.
• Gestión del Workspace: Inspecciona y gestiona variables del workspace de MATLAB de forma remota, proporcionando mayor transparencia y control sobre los entornos computacionales.
• Automatización en la Creación de Scripts: Genera nuevos scripts MATLAB programáticamente a partir de plantillas o contenido generado por IA, acelerando la preparación de experimentos y la documentación.
• Integración con Cline/Cursor: Conecta flujos de trabajo MATLAB con editores potenciados con IA de forma fluida, mejorando la ergonomía y automatización del desarrollador.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se encontraron instrucciones específicas de configuración para Windsurf.

Claude

No se encontraron instrucciones específicas de configuración para Claude.

Cursor

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.10+, MATLAB con Python Engine y el gestor de paquetes uv.
2. Clona el repositorio e instala las dependencias:

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

3. Configura la variable de entorno MATLAB_PATH si MATLAB no está en la ubicación predeterminada.
4. Copia el archivo de configuración proporcionado:

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

5. Inicia el servidor con matlab-mcp-server o directamente vía el módulo de Python.
6. Ejemplo de configuración JSON para 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"
         ]
       }
     }
   }
   

Protección de claves API: Usa el campo env en tu configuración para inyectar secretos o claves API como variables de entorno.

Cline

1. Sigue los pasos de instalación igual que para Cursor.
2. Copia el archivo de configuración al directorio correspondiente de Cline (típicamente ~/.cline/mcp.json o según documentación).
3. Usa la misma configuración JSON que la mostrada para Cursor, ajustando la ruta según sea necesario.
4. Inicia el servidor y verifica en Cline.

Ejemplo de JSON para env e inputs:

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

(Ajusta según sea necesario para tus secretos y variables de entorno.)

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "matlab" por el nombre de tu servidor MCP y actualizar la URL según corresponda.

Resumen

Según la información disponible, matlab-mcp-tools ofrece una funcionalidad central sólida para la integración con MATLAB y una configuración clara para Cursor y Cline, pero carece de plantillas de prompts documentadas, recursos primitivos y soporte para sampling/roots, lo que limita las capacidades MCP avanzadas. En general, es un servidor MCP enfocado pero no integral.

Puntuación MCP