matlab-mcp-tools MCP Server-integrasjon

Hva gjør “matlab-mcp-tools” MCP-serveren?

matlab-mcp-tools MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP) server laget for å koble AI-assistenter og utviklingsmiljøer med MATLAB. Den muliggjør kjøring av MATLAB-skript, håndtering av arbeidsområdets variabler, kjøring av spesifikke seksjoner i MATLAB-filer og oppretting av nye skript direkte fra MCP-kompatible klienter som Cline, Cursor og andre. Ved å tilby et sett med standardiserte verktøy gir denne serveren utviklere mulighet til å automatisere, samhandle med og effektivisere MATLAB-utviklingsflyter, inkludert å fange opp figurer, opprettholde kontekst mellom kjøringer og utnytte cellebasert kjøring for iterativ kodeutvikling. Denne integrasjonen øker produktiviteten betydelig og gir sømløs samhandling mellom AI-drevne arbeidsflyter og MATLAB-økosystemet.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler ble oppført i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen ressurser ble eksplisitt beskrevet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• execute_script: Kjør MATLAB-kode eller et skriptfil.
• execute_script_section: Kjører en spesifikk seksjon av et MATLAB-skript, og støtter cellemodus (%%-avgrensede seksjoner).
• get_script_sections: Henter informasjon om tilgjengelige seksjoner i et MATLAB-skript.
• create_matlab_script: Oppretter en ny MATLAB-skriptfil.
• get_workspace: Henter variabler som for øyeblikket er tilgjengelige i MATLAB-arbeidsområdet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert MATLAB-skriptkjøring: Kjør hele MATLAB-skript eller kodebiter programmessig fra AI-assistenter eller MCP-klienter, og effektiviser repeterende eller langvarige beregninger.
• Seksjonsbasert kodeutforsking: Kjør og test spesifikke seksjoner av MATLAB-filer med cellemodus, som gir rask prototyping og feilsøking for forskere og ingeniører.
• Arbeidsområdestyring: Inspiser og administrer MATLAB-arbeidsområdets variabler eksternt, for bedre innsikt og kontroll over det beregningsmessige miljøet.
• Automatisering av skriptskaping: Generer nye MATLAB-skript programmessig fra maler eller AI-generert innhold, som gir raskere oppsettsarbeid og dokumentasjon.
• Integrasjon med Cline/Cursor: Koble MATLAB-arbeidsflyter sømløst til populære AI-forsterkede redaktører, og forbedre utvikleropplevelsen og automatisering av arbeidsflyt.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen spesifikke Windsurf-oppsettinstruksjoner funnet.

Claude

Ingen spesifikke Claude-oppsettinstruksjoner funnet.

Cursor

1. Sørg for at Python 3.10+, MATLAB med Python Engine og uv-pakkehåndtereren er installert.
2. Klon depotet og installer avhengigheter:

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

3. Sett miljøvariabelen MATLAB_PATH hvis MATLAB ikke er i standardplasseringen.
4. Kopier den medfølgende konfigurasjonsfilen:

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

5. Start serveren med matlab-mcp-server eller direkte via Python-modulen.
6. Eksempel på JSON-konfigurasjon for 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"
         ]
       }
     }
   }
   

Sikre API-nøkler: Bruk env-feltet i konfigurasjonen for å injisere hemmeligheter eller API-nøkler som miljøvariabler.

Cline

1. Følg installasjonstrinnene som for Cursor.
2. Kopier konfigurasjonsfilen til riktig katalog for Cline (vanligvis ~/.cline/mcp.json eller som angitt i dokumentasjonen).
3. Bruk samme JSON-konfigurasjon som vist for Cursor, med justert sti ved behov.
4. Start serveren og verifiser i Cline.

Eksempel på JSON for env og inputs:

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

(Juster som nødvendig for dine hemmeligheter og miljøvariabler.)

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "matlab" til navnet på din MCP-server og oppdater URL-en deretter.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon gir matlab-mcp-tools solid kjernefunksjonalitet for MATLAB-integrasjon med tydelig oppsett for Cursor og Cline, men mangler dokumenterte prompt-maler, ressursprimitiver og sampling/roots-støtte, noe som begrenser avanserte MCP-muligheter. Totalt sett er det en fokusert, men ikke altomfattende MCP-server.

MCP-score