MCP Solver MCP-server

Hva gjør “MCP Solver” MCP-serveren?

MCP Solver er en Model Context Protocol (MCP) server designet for å tilby avanserte constraint-optimalisering og løsningsfunksjoner til AI-assistenter og store språkmodeller (LLM-er). Ved å integrere SAT (Boolean Satisfiability), SMT (Satisfiability Modulo Theories) og constraint-løsning muliggjør MCP Solver at AI-modeller interaktivt kan opprette, endre og løse komplekse matematiske modeller. Den støtter ulike problemrepresentasjoner, inkludert MiniZinc for constraint-modeller, PySAT for SAT- og MaxSAT-problemer, og Z3 for SMT-formler. Dette gjør det mulig for utviklere og AI-agenter å utføre oppgaver som automatisert resonnering, optimalisering og modellanalyse, og effektivisere arbeidsflyter innen forskning, ingeniørarbeid og beslutningsstøtte. Serveren bygger bro mellom avanserte beregningsløsere og AI-drevne grensesnitt, slik at disse verktøyene lettere kan benyttes i automatiserte pipelines og interaktive AI-systemer.

Liste over prompt-maler

• Ingen eksplisitte prompt-maler er funnet i repository-filer eller dokumentasjonen.
  (Dersom det legges til prompt-maler i fremtiden, vil de listes her.)

Liste over ressurser

• Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller filer.
  (Dersom serveren eksponerer data-/innholdsressurser i fremtiden, vil de listes her.)

Liste over verktøy

• clear_model: Fjern alle elementer fra gjeldende modell.
• add_item: Legg til et nytt element på en spesifikk indeks i modellen.
• delete_item: Slett et element på angitt indeks fra modellen.
• replace_item: Erstatt et element på angitt indeks i modellen.
• get_model: Hent det gjeldende innholdet i modellen med nummererte elementer.
• solve_model: Løs modellen, med støtte for timeout-parameter.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Constraint-modellutvikling: Lar AI-assistenter bygge og redigere matematiske modeller med MiniZinc eller PySAT, og muliggjør rask prototyping og iterativ forbedring av constraints.
• Automatisert problemløsning: Gjør det mulig for AI-drevne arbeidsflyter å løse SAT-, SMT- eller optimaliseringsproblemer automatisk, gi løsninger eller avdekke usatisfiserbare constraints i sanntid.
• Optimaliseringsoppgaver: Støtter MaxSAT og MiniZinc-optimalisering, slik at utviklere kan finne optimale løsninger for ressursallokering, planlegging eller kombinatoriske problemer.
• Pedagogiske verktøy: Integreres med undervisningsplattformer eller læringsmiljøer, slik at studenter kan utforske constraint-programmering og logikkløsning interaktivt via AI-agenter.
• Forskningsautomatisering: Legger til rette for storskala-eksperimentering med constraint-modeller, SAT-instansser eller SMT-formler, og automatiserer løsningvalg og resultat-analyse via AI-grensesnitt.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Installer Python 3.11+ og prosjektlederen uv.
2. Klon og installer 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. Finn Windsurf-konfigurasjonsfil (vanligvis windsurf.json eller lignende).
4. Legg til MCP Solver i mcpServers:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser oppsettet ved å teste verktøytilgang fra AI-agenten.

Sikring av API-nøkler (om nødvendig)

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

Claude

1. Sørg for at Python 3.11+ og uv er installert.
2. Installer MCP Solver som over.
3. Finn Claudes konfigurasjonsfil og åpne den.
4. Legg til MCP Solver-serverkonfigurasjon:

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

5. Start Claude på nytt og sjekk at MCP-verktøyene er tilgjengelige.

Cursor

1. Installer Python 3.11+ og uv.
2. Last ned og installer MCP Solver som i hurtigstart.
3. Rediger Cursors konfigurasjonsfil (f.eks. cursor.json).
4. Legg til MCP Solver:

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

5. Start Cursor på nytt for å aktivere endringer.

Cline

1. Sett opp Python 3.11+ og uv.
2. Klon og installer MCP Solver.
3. Åpne Clines konfigurasjonsfil.
4. Legg til MCP Solver-serveroppføring:

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

5. Lagre, start Cline på nytt og bekreft verktøytilgang.

Merk: Dersom oppsettet ditt krever API-nøkler eller hemmeligheter, bruk miljøvariabler som i Windsurf-eksemplet over.

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 flowen og koble den til din AI-agent:

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

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “mcp-solver” til det faktiske navnet på MCP-serveren din, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |

Basert på tilgjengelig dokumentasjon er MCP Solver en robust og spesialisert MCP-server fokusert på constraint- og optimaliseringsproblemløsning, med veldefinerte verktøy men uten eksplisitte prompt-maler og ressurser. Den er godt dokumentert for oppsett og integrasjon, men nevner ikke støtte for avanserte MCP-funksjoner som roots eller sampling.

MCP-score

Vår vurdering:
MCP Solver er en svært fokusert og akademisk solid MCP-server med sterk løserintegrasjon og verktøystøtte. Mangelen på prompt-maler og eksplisitte ressurser begrenser dens allsidighet, men kjernefunksjonaliteten for constraint-/optimaliseringsarbeidsflyter er utmerket. Den får en 7/10 for generell MCP-evaluering – høyere om prompt-/ressursstøtte legges til.