Integrazione del server MCP matlab-mcp-tools

Cosa fa il server MCP “matlab-mcp-tools”?

Il server matlab-mcp-tools MCP è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per collegare assistenti AI e ambienti di sviluppo con MATLAB. Consente di eseguire script MATLAB, gestire variabili del workspace, eseguire sezioni specifiche di file MATLAB e creare nuovi script direttamente da client compatibili MCP come Cline, Cursor e altri. Fornendo una serie di strumenti standardizzati, questo server permette agli sviluppatori di automatizzare, interagire e ottimizzare i workflow di sviluppo MATLAB, inclusa la cattura di grafici, il mantenimento del contesto tra le esecuzioni e l’uso dell’esecuzione a celle per lo sviluppo iterativo del codice. Questa integrazione migliora notevolmente la produttività e consente un’interoperabilità fluida tra flussi di lavoro guidati da AI e l’ecosistema MATLAB.

Elenco dei prompt

Nessun modello di prompt è stato elencato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle risorse

Nessuna risorsa è stata esplicitamente descritta nel repository o nella documentazione.

Elenco degli strumenti

• execute_script: Esegue codice MATLAB o un file di script.
• execute_script_section: Esegue una sezione specifica di uno script MATLAB, supportando la modalità cella (sezioni delimitate da %%).
• get_script_sections: Recupera informazioni sulle sezioni disponibili all’interno di uno script MATLAB.
• create_matlab_script: Crea un nuovo file di script MATLAB.
• get_workspace: Recupera le variabili attualmente disponibili nel workspace MATLAB.

Casi d’uso di questo server MCP

• Esecuzione automatizzata di script MATLAB: Esegui interi script MATLAB o frammenti di codice in modo programmato da assistenti AI o client MCP, ottimizzando calcoli ripetitivi o di lunga durata.
• Esplorazione del codice per sezioni: Esegui e testa sezioni specifiche di file MATLAB usando la modalità cella, permettendo prototipazione rapida e debugging per ricercatori e ingegneri.
• Gestione del workspace: Ispeziona e gestisci da remoto le variabili del workspace MATLAB, offrendo maggiore trasparenza e controllo sull’ambiente computazionale.
• Automazione della creazione di script: Genera nuovi script MATLAB da template o contenuti generati dall’AI, accelerando la preparazione di esperimenti e la documentazione.
• Integrazione con Cline/Cursor: Collega senza soluzione di continuità i workflow MATLAB ai più diffusi editor potenziati da AI, migliorando l’ergonomia dello sviluppatore e l’automazione del workflow.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica per la configurazione di Windsurf trovata.

Claude

Nessuna istruzione specifica per la configurazione di Claude trovata.

Cursor

1. Assicurati di avere installato Python 3.10+, MATLAB con Python Engine e il package manager uv.
2. Clona il repository e installa le dipendenze:

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

3. Imposta la variabile d’ambiente MATLAB_PATH se MATLAB non è nella posizione predefinita.
4. Copia il file di configurazione fornito:

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

5. Avvia il server con matlab-mcp-server o direttamente tramite il modulo Python.
6. Esempio di configurazione JSON per 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"
         ]
       }
     }
   }
   

Protezione delle API Key: Usa il campo env nella configurazione per iniettare segreti o API key come variabili d’ambiente.

Cline

1. Segui i passaggi di installazione come per Cursor.
2. Copia il file di configurazione nella directory appropriata per Cline (tipicamente ~/.cline/mcp.json o come indicato dalla documentazione).
3. Usa la stessa configurazione JSON mostrata per Cursor, adattando il percorso secondo necessità.
4. Avvia il server e verifica il funzionamento in Cline.

Esempio JSON per env e inputs:

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

(Adatta alle tue esigenze per segreti e variabili d’ambiente.)

Come utilizzare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di sostituire "matlab" con il nome del tuo server MCP e di aggiornare l’URL di conseguenza.

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, matlab-mcp-tools offre funzionalità core solide per l’integrazione MATLAB con una configurazione chiara per Cursor e Cline, ma manca di template di prompt documentati, primitive risorsa e supporto sampling/roots, limitando le capacità MCP avanzate. Nel complesso è un server MCP focalizzato ma non esaustivo.

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