Integracja serwera MCP matlab-mcp-tools

Co robi serwer MCP “matlab-mcp-tools”?

matlab-mcp-tools to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do łączenia asystentów AI i środowisk deweloperskich z MATLAB-em. Umożliwia wykonywanie skryptów MATLAB, zarządzanie zmiennymi przestrzeni roboczej, uruchamianie konkretnych sekcji plików MATLAB oraz tworzenie nowych skryptów bezpośrednio z klientów zgodnych z MCP, takich jak Cline, Cursor i inni. Dzięki zestawowi standaryzowanych narzędzi serwer ten pozwala deweloperom automatyzować, integrować i usprawniać przepływy pracy w MATLAB-ie, w tym przechwytywanie wykresów, utrzymywanie kontekstu między uruchomieniami oraz korzystanie z wykonywania komórek w celu iteracyjnego rozwijania kodu. Ta integracja znacząco zwiększa produktywność i zapewnia płynną interoperacyjność pomiędzy przepływami pracy napędzanymi przez AI a ekosystemem MATLAB-a.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie opisano jawnie żadnych zasobów.

Lista narzędzi

• execute_script: Wykonuje kod MATLAB lub plik skryptu.
• execute_script_section: Wykonuje konkretną sekcję skryptu MATLAB, wspierając tryb komórek (sekcje oddzielone %%).
• get_script_sections: Pobiera informacje o dostępnych sekcjach w skrypcie MATLAB.
• create_matlab_script: Tworzy nowy plik skryptu MATLAB.
• get_workspace: Pobiera zmienne aktualnie dostępne w przestrzeni roboczej MATLAB-a.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczne wykonywanie skryptów MATLAB: Uruchamiaj całe skrypty MATLAB lub fragmenty kodu programowo z poziomu asystentów AI lub klientów MCP, usprawniając powtarzalne lub czasochłonne obliczenia.
• Eksploracja kodu według sekcji: Testuj i uruchamiaj konkretne sekcje plików MATLAB w trybie komórek, co pozwala na szybki prototyping i debugowanie dla naukowców oraz inżynierów.
• Zarządzanie przestrzenią roboczą: Zdalny podgląd i zarządzanie zmiennymi przestrzeni roboczej MATLAB zapewnia lepszą przejrzystość i kontrolę nad środowiskiem obliczeniowym.
• Automatyzacja tworzenia skryptów: Programowe generowanie nowych skryptów MATLAB z szablonów lub treści generowanych przez AI przyspiesza przygotowanie eksperymentów i dokumentację.
• Integracja z Cline/Cursor: Płynne łączenie przepływów pracy MATLAB-a z popularnymi edytorami wspieranymi przez AI poprawia ergonomię pracy dewelopera i automatyzację procesów.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Nie znaleziono szczegółowych instrukcji instalacji Windsurf.

Claude

Nie znaleziono szczegółowych instrukcji instalacji Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Python 3.10+, MATLAB z Python Engine oraz menedżera pakietów uv.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności:

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

3. Ustaw zmienną środowiskową MATLAB_PATH, jeśli MATLAB nie jest w domyślnej lokalizacji.
4. Skopiuj dostarczony plik konfiguracyjny:

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

5. Uruchom serwer poleceniem matlab-mcp-server lub bezpośrednio przez moduł Pythona.
6. Przykładowa konfiguracja JSON dla 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"
         ]
       }
     }
   }
   

Zabezpieczanie kluczy API: W konfiguracji użyj pola env, aby przekazywać sekrety lub klucze API jako zmienne środowiskowe.

Cline

1. Wykonaj kroki instalacji jak dla Cursor.
2. Skopiuj plik konfiguracyjny do odpowiedniego katalogu dla Cline (zwykle ~/.cline/mcp.json lub zgodnie z dokumentacją).
3. Użyj tej samej konfiguracji JSON co dla Cursor, dostosowując ścieżkę w razie potrzeby.
4. Uruchom serwer i sprawdź działanie w Cline.

Przykład konfiguracji JSON dla env i inputs:

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

(Dostosuj zgodnie z własnymi sekretami i zmiennymi środowiskowymi.)

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP korzystając z poniższego formatu JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "matlab" na nazwę swojego serwera MCP i odpowiednio zaktualizować URL.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnych informacji matlab-mcp-tools oferuje solidną podstawową funkcjonalność integracji MATLAB ze szczegółową konfiguracją dla Cursor i Cline, lecz brakuje udokumentowanych szablonów promptów, prymitywów zasobów oraz wsparcia sampling/roots, co ogranicza zaawansowane możliwości MCP. Jest to więc serwer MCP skupiony na konkretnym celu, lecz niekompleksowy.

Ocena MCP