Servidor MCP Solver MCP

¿Qué hace el Servidor MCP Solver?

El MCP Solver es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para proporcionar funcionalidades avanzadas de optimización por restricciones y resolución a asistentes de IA y Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Al integrar capacidades de SAT (Satisfacibilidad Booleana), SMT (Satisfacibilidad Módulo Teorías) y resolución de restricciones, MCP Solver permite a los modelos de IA crear, modificar y resolver interactuando con modelos matemáticos complejos. Soporta diversas representaciones de problemas, incluyendo MiniZinc para modelos de restricciones, PySAT para problemas SAT y MaxSAT, y Z3 para fórmulas SMT. Esto permite a desarrolladores y agentes de IA realizar tareas como razonamiento automatizado, optimización y análisis de modelos, agilizando flujos de trabajo en investigación, ingeniería y aplicaciones de toma de decisiones. El servidor sirve de puente entre solvers computacionales avanzados e interfaces impulsadas por IA, facilitando el aprovechamiento de estas herramientas en pipelines automatizados y sistemas de IA interactivos.

Lista de Prompts

• No se encontraron plantillas de prompt explícitas en los archivos del repositorio ni en la documentación.
  (Si en el futuro se agregan plantillas de prompt, se listarían aquí.)

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Lista de Recursos

• No se describen recursos MCP explícitos en la documentación o archivos disponibles.
  (Si el servidor expone recursos de datos/contenido en el futuro, se listarían aquí.)

Lista de Herramientas

• clear_model: Elimina todos los elementos del modelo actual.
• add_item: Añade un nuevo elemento en un índice específico del modelo.
• delete_item: Elimina un elemento en un índice especificado del modelo.
• replace_item: Reemplaza un elemento en un índice especificado del modelo.
• get_model: Recupera el contenido actual del modelo con elementos numerados.
• solve_model: Resuelve el modelo, con soporte para un parámetro de tiempo límite.

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Casos de Uso de este Servidor MCP

• Desarrollo de Modelos de Restricciones: Permite a los asistentes de IA construir y editar modelos matemáticos usando MiniZinc o PySAT, facilitando la creación rápida de prototipos y la mejora iterativa de restricciones.
• Resolución Automática de Problemas: Habilita flujos de trabajo impulsados por IA para resolver automáticamente problemas SAT, SMT u optimización, proporcionando soluciones o identificando restricciones insatisfacibles en tiempo real.
• Tareas de Optimización: Soporta optimización MaxSAT y MiniZinc, permitiendo a los desarrolladores encontrar soluciones óptimas para problemas de asignación de recursos, programación o combinatorios.
• Herramientas Educativas: Se integra con plataformas educativas o entornos de aprendizaje, permitiendo a los estudiantes explorar de manera interactiva la programación por restricciones y la resolución lógica mediante agentes de IA.
• Automatización en Investigación: Facilita la experimentación a gran escala con modelos de restricciones, instancias SAT o fórmulas SMT, automatizando la selección de solver y el análisis de resultados a través de interfaces de IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Instala Python 3.11+ y el gestor de proyectos uv.
2. Clona e instala 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. Localiza el archivo de configuración de Windsurf (típicamente windsurf.json o similar).
4. Agrega MCP Solver a mcpServers:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica la configuración probando el acceso a la herramienta desde el agente de IA.

Asegura claves API (si es necesario)

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

Claude

1. Asegúrate de que Python 3.11+ y uv estén instalados.
2. Instala MCP Solver como se indica arriba.
3. Localiza y abre el archivo de configuración de Claude.
4. Agrega la configuración del servidor MCP Solver:

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

5. Reinicia Claude y comprueba la disponibilidad de la herramienta MCP.

Cursor

1. Instala Python 3.11+ y uv.
2. Descarga e instala MCP Solver como en el inicio rápido.
3. Edita el archivo de configuración de Cursor (por ejemplo, cursor.json).
4. Agrega MCP Solver:

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

5. Reinicia Cursor para aplicar los cambios.

Cline

1. Configura Python 3.11+ y uv.
2. Clona e instala MCP Solver.
3. Abre el archivo de configuración de Cline.
4. Agrega la entrada del servidor MCP Solver:

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

5. Guarda, reinicia Cline y confirma el acceso a la herramienta.

Nota: Si tu configuración requiere claves API o secretos, usa variables de entorno como en el ejemplo de Windsurf.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a 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 utilizando este formato JSON:

{
  "mcp-solver": {
    "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 “mcp-solver” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Panorama general

| Soporte para roots | ⛔ | No mencionado |

Según la documentación disponible, MCP Solver es un servidor MCP robusto y especializado en la resolución de problemas de restricciones y optimización, proporcionando herramientas bien definidas pero careciendo de plantillas de prompt y recursos explícitos. Está bien documentado para la configuración e integración, pero no menciona soporte para características MCP avanzadas como roots o sampling.

Puntuación MCP

Nuestra opinión:
MCP Solver es un servidor MCP altamente enfocado y de gran solidez académica, con sólida integración de solvers y soporte para herramientas. Su falta de plantillas de prompt y recursos explícitos limita su generalidad, pero su funcionalidad central para flujos de trabajo de restricciones/optimización es excelente. Le daríamos una puntuación de 7/10 para la evaluación generalista de MCP—más alta si se agregan soporte de prompt/recursos.