Serveur MCP Solver MCP

Que fait le serveur MCP Solver ?

Le MCP Solver est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour fournir des fonctionnalités avancées de résolution et d’optimisation sous contraintes à des assistants IA et Grands Modèles de Langage (LLMs). En intégrant les capacités SAT (satisfiabilité booléenne), SMT (satisfiabilité modulo théories) et de résolution de contraintes, MCP Solver permet aux modèles IA de créer, modifier et résoudre de façon interactive des modèles mathématiques complexes. Il prend en charge différentes représentations de problèmes, comme MiniZinc pour les modèles de contraintes, PySAT pour les problèmes SAT et MaxSAT, et Z3 pour les formules SMT. Cela permet aux développeurs et agents IA d’effectuer des tâches telles que raisonnement automatisé, optimisation et analyse de modèles, en simplifiant les flux de recherche, d’ingénierie et de prise de décision. Le serveur fait le lien entre les solveurs informatiques avancés et les interfaces pilotées par l’IA, facilitant leur intégration dans des pipelines automatisés ou des systèmes IA interactifs.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’a été trouvé dans les fichiers du dépôt ou la documentation.
  (Si des templates sont ajoutés ultérieurement, ils seront listés ici.)

Liste des ressources

• Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou les fichiers disponibles.
  (Si le serveur expose des ressources à l’avenir, elles seront listées ici.)

Liste des outils

• clear_model : Supprime tous les éléments du modèle courant.
• add_item : Ajoute un nouvel élément à un index spécifique dans le modèle.
• delete_item : Supprime un élément à l’index spécifié du modèle.
• replace_item : Remplace un élément à l’index spécifié dans le modèle.
• get_model : Récupère le contenu actuel du modèle avec éléments numérotés.
• solve_model : Résout le modèle, avec gestion d’un paramètre de timeout.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Développement de modèles de contraintes : Permet aux assistants IA de construire et d’éditer des modèles mathématiques via MiniZinc ou PySAT, facilitant le prototypage rapide et l’ajustement itératif des contraintes.
• Résolution automatisée de problèmes : Permet aux workflows pilotés par l’IA de résoudre automatiquement des problèmes SAT, SMT ou d’optimisation, fournissant des solutions ou identifiant les contraintes irréalisables en temps réel.
• Tâches d’optimisation : Prend en charge MaxSAT et l’optimisation MiniZinc, permettant aux développeurs de trouver des solutions optimales pour l’allocation de ressources, la planification ou les problèmes combinatoires.
• Outils pédagogiques : S’intègre à des plateformes éducatives ou des environnements d’apprentissage, permettant aux étudiants d’explorer la programmation par contraintes et la logique en interaction avec des agents IA.
• Automatisation de la recherche : Facilite l’expérimentation à grande échelle avec des modèles de contraintes, instances SAT ou formules SMT, automatisant la sélection des solveurs et l’analyse des résultats via des interfaces IA.

Comment l’installer

Windsurf

1. Pré-requis : Installez Python 3.11+ et le gestionnaire de projet uv.
2. Clonez et installez 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. Trouvez le fichier de configuration de Windsurf (généralement windsurf.json ou similaire).
4. Ajoutez MCP Solver à mcpServers :

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

5. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez l’installation en testant l’accès à l’outil depuis l’agent IA.

Sécurisation des clés API (si besoin)

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

Claude

1. Assurez-vous que Python 3.11+ et uv sont installés.
2. Installez MCP Solver comme ci-dessus.
3. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
4. Ajoutez la configuration serveur MCP Solver :

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

5. Redémarrez Claude et vérifiez la disponibilité de l’outil MCP.

Cursor

1. Installez Python 3.11+ et uv.
2. Téléchargez et installez MCP Solver comme dans le guide rapide.
3. Modifiez le fichier de configuration de Cursor (ex. cursor.json).
4. Ajoutez MCP Solver :

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

5. Redémarrez Cursor pour appliquer les modifications.

Cline

1. Installez Python 3.11+ et uv.
2. Clonez et installez MCP Solver.
3. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
4. Ajoutez l’entrée serveur MCP Solver :

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

5. Enregistrez, redémarrez Cline et vérifiez l’accès à l’outil.

Remarque : Si votre configuration nécessite des clés API ou secrets, utilisez les variables d’environnement comme dans l’exemple Windsurf ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “mcp-solver” par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

| Support des racines | ⛔ | Non mentionné |

D’après la documentation disponible, MCP Solver est un serveur MCP robuste et spécialisé dans la résolution de problèmes sous contraintes et d’optimisation, proposant des outils bien définis mais sans modèles de prompts ni ressources explicites. Il est bien documenté pour l’installation et l’intégration, mais ne mentionne pas la prise en charge de fonctionnalités MCP avancées comme les racines ou l’échantillonnage.

Score MCP

Notre avis :
Le MCP Solver est un serveur MCP très ciblé et rigoureux sur le plan académique, avec une intégration forte des solveurs et un bon support d’outils. L’absence de modèles de prompts et de ressources explicites limite sa généralité, mais ses fonctionnalités de base pour les flux de contraintes/optimisation sont excellentes. Il mérite une note de 7/10 pour une évaluation MCP généraliste—note qui grimperait si le support de prompts ou ressources était ajouté.