Intégration du serveur MCP matlab-mcp-tools

Que fait le serveur MCP “matlab-mcp-tools” ?

Le serveur matlab-mcp-tools est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour relier des assistants IA et des environnements de développement à MATLAB. Il permet d’exécuter des scripts MATLAB, de gérer les variables d’espace de travail, de lancer des sections spécifiques de fichiers MATLAB et de créer de nouveaux scripts directement depuis des clients compatibles MCP comme Cline, Cursor et d’autres. Grâce à un ensemble d’outils standardisés, ce serveur permet aux développeurs d’automatiser, d’interagir et de fluidifier leurs workflows de développement MATLAB, notamment la capture de graphiques, le maintien du contexte entre exécutions, et l’utilisation de l’exécution par cellule pour le développement itératif du code. Cette intégration améliore grandement la productivité et permet une interopérabilité transparente entre les workflows pilotés par l’IA et l’écosystème MATLAB.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’a été listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource n’a été explicitement décrite dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• execute_script : Exécute du code MATLAB ou un fichier de script.
• execute_script_section : Exécute une section spécifique d’un script MATLAB, avec prise en charge du mode cellule (sections délimitées par %%).
• get_script_sections : Récupère les informations sur les sections disponibles dans un script MATLAB.
• create_matlab_script : Crée un nouveau fichier de script MATLAB.
• get_workspace : Récupère les variables actuellement disponibles dans l’espace de travail MATLAB.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exécution automatisée de scripts MATLAB : Lancez des scripts complets ou des extraits de code MATLAB de façon programmatique depuis des assistants IA ou des clients MCP, simplifiant les calculs répétitifs ou longs.
• Exploration du code par section : Exécutez et testez des sections précises de fichiers MATLAB via le mode cellule, pour prototyper rapidement et déboguer facilement (chercheurs, ingénieurs).
• Gestion de l’espace de travail : Inspectez et gérez à distance les variables de l’espace de travail MATLAB, pour une meilleure transparence et maîtrise des environnements computationnels.
• Automatisation de la création de scripts : Générez de nouveaux scripts MATLAB à partir de modèles ou de contenus produits par IA, accélérant la mise en place des expériences et leur documentation.
• Intégration avec Cline/Cursor : Connectez facilement les workflows MATLAB à des éditeurs boostés par l’IA, améliorant l’ergonomie développeur et l’automatisation des workflows.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation spécifique à Windsurf trouvée.

Claude

Aucune instruction d’installation spécifique à Claude trouvée.

Cursor

1. Assurez-vous que Python 3.10+, MATLAB avec Python Engine et le gestionnaire de paquets uv sont installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances :

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

3. Définissez la variable d’environnement MATLAB_PATH si MATLAB n’est pas dans l’emplacement par défaut.
4. Copiez le fichier de configuration fourni :

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

5. Démarrez le serveur avec matlab-mcp-server ou directement via le module Python.
6. Exemple de configuration JSON pour 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"
         ]
       }
     }
   }
   

Sécurisation des clés API : Utilisez le champ env dans votre configuration pour injecter vos secrets ou clés API comme variables d’environnement.

Cline

1. Suivez les étapes d’installation comme pour Cursor.
2. Copiez le fichier de configuration dans le bon répertoire pour Cline (typiquement ~/.cline/mcp.json ou selon la documentation).
3. Utilisez la même configuration JSON que pour Cursor, en ajustant le chemin si besoin.
4. Lancez le serveur et vérifiez la connexion dans Cline.

Exemple de JSON pour env et inputs :

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

(Adaptez selon vos secrets et variables d’environnement.)

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "matlab" par le nom de votre serveur MCP et de mettre à jour l’URL en conséquence.

Vue d’ensemble

Selon les informations disponibles, matlab-mcp-tools offre des fonctionnalités solides pour l’intégration MATLAB avec une configuration claire pour Cursor et Cline, mais manque de modèles de prompt, de ressources primitives et de support sampling/root, ce qui limite les capacités MCP avancées. Dans l’ensemble, c’est un serveur MCP focalisé mais non exhaustif.

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