MCP 솔버 MCP 서버

“MCP Solver” MCP 서버란 무엇을 하나요?

MCP Solver는 AI 어시스턴트와 대형 언어 모델(LLM)에 고급 제약 최적화 및 해결 기능을 제공하기 위해 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. SAT(불 대수 만족도), SMT(이론에 따른 만족도), 제약 해결 기능을 통합함으로써, MCP Solver는 AI 모델이 복잡한 수학적 모델을 상호작용적으로 생성, 수정, 해결할 수 있도록 지원합니다. MiniZinc를 통한 제약 모델, PySAT의 SAT 및 MaxSAT 문제, Z3의 SMT 수식 등 다양한 문제 표현 방식을 지원합니다. 이를 통해 개발자와 AI 에이전트는 자동 추론, 최적화, 모델 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 연구, 엔지니어링, 의사결정 분야의 워크플로우를 효율화할 수 있습니다. 이 서버는 고급 계산 솔버와 AI 기반 인터페이스 사이를 연결하여 자동화 파이프라인 및 상호작용형 AI 시스템에서 이러한 도구를 쉽게 활용할 수 있게 합니다.

프롬프트 목록

• 저장소 파일 또는 문서에서 명시적인 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.
  (향후 프롬프트 템플릿이 추가될 경우, 이곳에 목록이 제공됩니다.)

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리소스 목록

• 제공 문서 또는 파일에서 명시적인 MCP 리소스가 설명되어 있지 않습니다.
  (서버가 데이터/콘텐츠 리소스를 노출할 경우, 이곳에 목록이 추가됩니다.)

도구 목록

• clear_model: 현재 모델의 모든 항목을 제거합니다.
• add_item: 모델의 특정 인덱스에 새 항목을 추가합니다.
• delete_item: 지정한 인덱스의 항목을 모델에서 삭제합니다.
• replace_item: 지정한 인덱스의 항목을 교체합니다.
• get_model: 번호가 매겨진 현재 모델의 내용을 조회합니다.
• solve_model: 타임아웃 파라미터와 함께 모델을 해결합니다.

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MCP 서버 활용 사례

• 제약 모델 개발: AI 어시스턴트가 MiniZinc 또는 PySAT을 이용해 수학적 모델을 구축·편집할 수 있어, 제약 조건의 빠른 프로토타이핑과 반복적 개선이 가능합니다.
• 자동 문제 해결: AI 기반 워크플로우가 SAT, SMT, 최적화 문제를 자동으로 해결하여, 실시간으로 해답을 제공하거나 불만족 제약 조건을 식별할 수 있습니다.
• 최적화 과제: MaxSAT 및 MiniZinc 최적화를 지원하여, 자원 할당, 스케줄링, 조합 최적화 문제의 최적 해를 찾을 수 있습니다.
• 교육 도구: 교육 플랫폼이나 학습 환경과 통합되어, 학생들이 AI 에이전트를 통해 제약 프로그래밍과 논리 해결을 상호작용적으로 탐구할 수 있습니다.
• 연구 자동화: 대규모 제약 모델, SAT 인스턴스, SMT 수식의 실험을 자동화하며, AI 인터페이스를 통해 솔버 선택 및 결과 분석을 자동화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Python 3.11+ 및 uv 프로젝트 관리자를 설치하세요.
2. MCP Solver 클론 및 설치:

   git clone https://github.com/szeider/mcp-solver.git
   cd mcp-solver
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e ".[all]"
   

3. Windsurf 설정 파일 찾기 (일반적으로 windsurf.json 등).
4. mcpServers에 MCP Solver 추가:

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

5. 설정 저장 및 Windsurf 재시작.
6. 설정 확인: AI 에이전트에서 도구 접근이 가능한지 테스트하세요.

API 키 보안 설정(필요 시)

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

Claude

1. Python 3.11+과 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 위와 같이 MCP Solver를 설치하세요.
3. Claude의 설정 파일을 찾아 오픈하세요.
4. MCP Solver 서버 설정 추가:

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

5. Claude를 재시작하고 MCP 도구 사용 여부를 확인하세요.

Cursor

1. Python 3.11+과 uv를 설치하세요.
2. 빠른 시작과 같이 MCP Solver를 다운로드 및 설치하세요.
3. Cursor의 설정 파일(예: cursor.json)을 수정하세요.
4. MCP Solver 추가:

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

5. Cursor를 재시작하여 변경 사항을 적용하세요.

Cline

1. Python 3.11+과 uv를 설치하세요.
2. MCP Solver를 클론하고 설치하세요.
3. Cline 설정 파일을 오픈하세요.
4. MCP Solver 서버 항목 추가:

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

5. 저장, Cline 재시작, 도구 접근성 확인.

참고: 설치 환경에 API 키나 시크릿이 필요한 경우 위 Windsurf 예시처럼 환경변수를 사용하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트에서 본 MCP를 도구로 활용할 수 있게 되며 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “mcp-solver"를 실제 MCP 서버명으로, URL도 자신의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

| Roots 지원 | ⛔ | 언급 없음 |

제공된 문서 기준으로 MCP Solver는 제약 및 최적화 문제 해결에 특화된 견고한 MCP 서버입니다. 명확한 도구 목록과 설정/연동 설명이 잘 되어 있으나, 프롬프트 템플릿 및 리소스 지원이 부족합니다. roots나 샘플링 등 고급 MCP 기능은 지원 언급이 없습니다.

MCP 점수

의견:
MCP Solver는 솔버 연동과 도구 지원 면에서 학술적으로 견고한 MCP 서버입니다. 프롬프트 템플릿 및 명시적 리소스가 부족해 범용성은 다소 떨어지지만, 제약/최적화 워크플로우를 위한 핵심 기능은 탁월합니다. 일반적인 MCP 평가 기준에서 7/10 점수를 줄 수 있으며, 프롬프트/리소스 지원이 추가된다면 더 높은 점수도 기대할 수 있습니다.