계산기 MCP 서버

“계산기” MCP 서버는 무엇을 하나요?

계산기 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 LLM에 정밀한 수치 계산 기능을 제공하도록 개발된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. MCP 프로토콜을 통해 계산 도구를 노출하여, AI 클라이언트가 수학식을 프로그래밍적으로 평가할 수 있게 합니다. 계산기 MCP 서버는 자동화된, 정확한 계산을 AI 기반 환경 내에서 직접 수행할 수 있도록 하여, 동적 수학 평가가 필요한 다양한 개발 워크플로우를 지원합니다. LLM이 수학 질의에 대한 결과를 제공하거나, 데이터 분석을 수행하거나, 더 넓은 워크플로우에서 계산 단계를 통합해야 하는 시나리오에서 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 설명된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• calculate
  주어진 수학식을 계산/평가합니다.
  • expression (문자열, 필수): 계산할 수학식.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 수학 질의 해결
  AI 어시스턴트가 사용자 응답의 일부로 수학 질문을 해결하거나 계산을 수행할 수 있게 합니다.
• 데이터 분석 지원
  자동화된 워크플로우 내에서 수학식 평가를 통해 데이터 처리 및 분석을 지원합니다.
• 코드베이스 테스트 및 평가
  테스트 케이스나 코드 평가 파이프라인 내에 계산을 삽입하고 평가할 수 있습니다.
• API 연동
  데이터 처리의 일환으로 실시간 계산이 필요한 서비스나 API와의 연동을 용이하게 합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 또는 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 사용자 설정 파일을 엽니다.
3. 아래와 같이 계산기 MCP 서버를 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 계산기 도구가 사용 가능한지 확인합니다.

Claude

1. pip 또는 uv로 mcp-server-calculator를 설치합니다.
2. Claude MCP 클라이언트/서버 설정 파일을 엽니다.
3. 다음을 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 계산기 도구가 목록에 있는지 확인합니다.

Cursor

1. pip install mcp-server-calculator 또는 uv로 설치합니다.
2. Cursor의 설정 패널 또는 파일을 엽니다.
3. 아래 JSON 스니펫을 추가합니다:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 도구 선택에서 해당 도구가 표시되는지 확인합니다.

Cline

1. pip install mcp-server-calculator 또는 uv로 설치합니다.
2. Cline MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음을 삽입합니다:

   "mcpServers": {
     "calculator": {
       "command": "uvx",
       "args": ["mcp-server-calculator"]
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 계산 프롬프트 실행으로 정상 동작을 확인합니다.

API 키 보안 적용
이 서버는 문서 기준 별도의 API 키나 시크릿이 필요하지 않습니다. 필요하다면 설정에 아래처럼 환경 변수를 사용할 수 있습니다:

"env": {
  "MY_SECRET": "${MY_SECRET_ENV_VAR}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${MY_SECRET_ENV_VAR}"
}

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 사용해 모든 기능과 역량을 활용할 수 있습니다. “calculator” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버의 주소로 변경하세요.

개요

위 내용을 종합하면, 계산기 MCP 서버는 매우 집중적이고 경량화된 도구입니다. 설치 문서가 명확하지만, 프롬프트 및 리소스 확장성은 부족합니다.

의견

이 MCP 서버는 수치 계산에 집중되어 있고, 설치 방법이 잘 설명되어 있지만 확장성은 미미합니다. 목적에는 충실하지만, 더 고급 워크플로우에는 적합하지 않습니다. 위 표를 기준으로 이 MCP 서버에 5/10점을 주겠습니다: 견고하고 사용이 쉽지만, 기능이 제한적입니다.

MCP 점수