MCP Solver MCP Server

Do czego służy serwer “MCP Solver” MCP?

MCP Solver to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do zapewnienia zaawansowanych funkcji optymalizacji i rozwiązywania problemów z ograniczeniami dla asystentów AI oraz dużych modeli językowych (LLM). Integrując możliwości SAT (Boolean Satisfiability), SMT (Satisfiability Modulo Theories) i rozwiązywania problemów z ograniczeniami, MCP Solver pozwala modelom AI interaktywnie tworzyć, modyfikować i rozwiązywać złożone modele matematyczne. Obsługuje różne reprezentacje problemów, m.in. MiniZinc do modeli z ograniczeniami, PySAT do problemów SAT i MaxSAT oraz Z3 do formuł SMT. Daje to deweloperom i agentom AI możliwość realizacji takich zadań jak automatyczne wnioskowanie, optymalizacja i analiza modeli, usprawniając prace badawcze, inżynieryjne i decyzyjne. Serwer łączy zaawansowane solvery obliczeniowe z interfejsami opartymi o AI, ułatwiając wykorzystanie tych narzędzi w zautomatyzowanych pipeline’ach i interaktywnych systemach AI.

Lista promptów

• W repozytorium ani dokumentacji nie znaleziono jawnych szablonów promptów.
  (Jeśli szablony promptów zostaną dodane w przyszłości, pojawią się tutaj.)

Gotowy na rozwój swojej firmy?

Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.

Poproś o demo Zaloguj się

Lista zasobów

• W dostępnej dokumentacji ani plikach nie opisano jawnych zasobów MCP.
  (Jeśli serwer udostępni zasoby/dane w przyszłości, zostaną tu wymienione.)

Lista narzędzi

• clear_model: Usuwa wszystkie elementy z bieżącego modelu.
• add_item: Dodaje nowy element na określonym indeksie w modelu.
• delete_item: Usuwa element z określonego indeksu modelu.
• replace_item: Zastępuje element na wskazanym indeksie w modelu.
• get_model: Pobiera aktualną zawartość modelu wraz z numeracją elementów.
• solve_model: Rozwiązuje model, z obsługą parametru limitu czasu.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Tworzenie modeli z ograniczeniami: Pozwala asystentom AI budować i edytować modele matematyczne przy użyciu MiniZinc lub PySAT, umożliwiając szybkie prototypowanie i iteracyjne dopracowywanie ograniczeń.
• Automatyczne rozwiązywanie problemów: Umożliwia AI automatyczne rozwiązywanie problemów SAT, SMT lub optymalizacyjnych, dostarczając rozwiązań lub wskazując niespełnialne ograniczenia w czasie rzeczywistym.
• Zadania optymalizacyjne: Obsługuje optymalizację MaxSAT i MiniZinc, dzięki czemu programiści mogą znajdować optymalne rozwiązania problemów alokacji zasobów, harmonogramowania czy zadań kombinatorycznych.
• Narzędzia edukacyjne: Integruje się z platformami edukacyjnymi lub środowiskami nauki, pozwalając studentom interaktywnie poznawać programowanie z ograniczeniami i rozwiązywanie logiki przez agentów AI.
• Automatyzacja badań: Ułatwia przeprowadzanie szeroko zakrojonych eksperymentów z modelami z ograniczeniami, instancjami SAT czy formułami SMT, automatyzując wybór solvera i analizę wyników przez interfejs AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj Python 3.11+ oraz menedżera projektów uv.
2. Sklonuj i zainstaluj 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. Znajdź plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle windsurf.json lub podobny).
4. Dodaj MCP Solver do mcpServers:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj konfigurację testując dostępność narzędzi z poziomu agenta AI.

Zabezpieczanie kluczy API (jeśli wymagane)

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

Claude

1. Upewnij się, że Python 3.11+ i uv są zainstalowane.
2. Zainstaluj MCP Solver jak powyżej.
3. Znajdź i otwórz plik konfiguracyjny Claude.
4. Dodaj konfigurację serwera MCP Solver:

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

5. Zrestartuj Claude i sprawdź dostępność narzędzi MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Python 3.11+ oraz uv.
2. Pobierz i zainstaluj MCP Solver jak w szybkim starcie.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor (np. cursor.json).
4. Dodaj MCP Solver:

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

5. Zrestartuj Cursor, by zastosować zmiany.

Cline

1. Skonfiguruj Python 3.11+ oraz uv.
2. Sklonuj i zainstaluj MCP Solver.
3. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
4. Dodaj wpis serwera MCP Solver:

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

5. Zapisz, zrestartuj Cline i potwierdź dostępność narzędzi.

Uwaga: Jeśli Twój setup wymaga kluczy API lub sekretów, użyj zmiennych środowiskowych jak w przykładzie dla Windsurf powyżej.

Jak używać MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

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

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zmienić “mcp-solver” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na własny adres serwera.

Przegląd

| Obsługa roots | ⛔ | Nie wspomniano |

Na podstawie dostępnej dokumentacji MCP Solver to solidny i wyspecjalizowany serwer MCP skoncentrowany na rozwiązywaniu problemów z ograniczeniami i optymalizacją. Dostarcza dobrze zdefiniowane narzędzia, lecz nie posiada jawnych szablonów promptów czy zasobów. Jest dobrze udokumentowany pod kątem konfiguracji i integracji, ale nie wspomina o wsparciu zaawansowanych funkcji MCP jak roots czy sampling.

Ocena MCP

Nasza opinia:
MCP Solver to wysoko wyspecjalizowany, akademicko solidny serwer MCP z mocną integracją solverów i wsparciem narzędziowym. Brak szablonów promptów i jawnych zasobów ogranicza jego uniwersalność, jednak podstawowa funkcjonalność dla workflow z ograniczeniami/optymalizacją jest znakomita. Ocenilibyśmy go na 7/10 jako ogólny serwer MCP—wyżej, jeśli pojawi się wsparcie dla promptów/zasobów.