Servidor MCP Solver MCP

O que faz o servidor MCP Solver?

O MCP Solver é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para fornecer funcionalidades avançadas de otimização e resolução de restrições a assistentes de IA e Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Ao integrar capacidades de SAT (Satisfiabilidade Booleana), SMT (Satisfiabilidade Módulo Teorias) e resolução de restrições, o MCP Solver permite que modelos de IA criem, modifiquem e solucionem interativamente modelos matemáticos complexos. Ele suporta várias representações de problemas, incluindo MiniZinc para modelos de restrição, PySAT para problemas de SAT e MaxSAT, e Z3 para fórmulas SMT. Isso capacita desenvolvedores e agentes de IA a realizarem tarefas como raciocínio automatizado, otimização e análise de modelos, otimizando fluxos de trabalho em aplicações de pesquisa, engenharia e tomada de decisão. O servidor faz a ponte entre solvers computacionais avançados e interfaces orientadas por IA, facilitando o uso dessas ferramentas em pipelines automatizados e sistemas interativos de IA.

Lista de Prompts

• Nenhum template de prompt explícito foi encontrado nos arquivos do repositório ou na documentação.
  (Se algum template de prompt for adicionado futuramente, será listado aqui.)

Lista de Recursos

• Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou nos arquivos disponíveis.
  (Caso o servidor exponha recursos de dados/conteúdo futuramente, eles serão listados aqui.)

Lista de Ferramentas

• clear_model: Remove todos os itens do modelo atual.
• add_item: Adiciona um novo item em um índice específico no modelo.
• delete_item: Exclui um item em um índice especificado do modelo.
• replace_item: Substitui um item em um índice especificado no modelo.
• get_model: Recupera o conteúdo atual do modelo com itens numerados.
• solve_model: Resolve o modelo, com suporte para parâmetro de timeout.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Desenvolvimento de Modelos de Restrições: Permite que assistentes de IA construam e editem modelos matemáticos usando MiniZinc ou PySAT, facilitando a prototipagem rápida e o refinamento iterativo de restrições.
• Resolução Automática de Problemas: Habilita fluxos de trabalho conduzidos por IA para resolver automaticamente problemas de SAT, SMT ou otimização, fornecendo soluções ou identificando restrições insatisfatíveis em tempo real.
• Tarefas de Otimização: Suporta otimização com MaxSAT e MiniZinc, tornando possível para desenvolvedores encontrarem soluções ótimas para alocação de recursos, escalonamento ou problemas combinatórios.
• Ferramentas Educacionais: Integra-se a plataformas de ensino ou ambientes de aprendizagem, permitindo que estudantes explorem de forma interativa programação por restrições e resolução lógica via agentes de IA.
• Automação de Pesquisa: Facilita experimentação em larga escala com modelos de restrição, instâncias de SAT ou fórmulas SMT, automatizando a seleção de solvers e análise de resultados através de interfaces de IA.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Instale Python 3.11+ e o gerenciador de projetos uv.
2. Clone e Instale o 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. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (geralmente windsurf.json ou similar).
4. Adicione o MCP Solver em mcpServers:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique a configuração testando o acesso à ferramenta pelo agente de IA.

Protegendo Chaves de API (se necessário)

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

Claude

1. Certifique-se de que Python 3.11+ e uv estejam instalados.
2. Instale o MCP Solver conforme acima.
3. Encontre e abra o arquivo de configuração do Claude.
4. Adicione a configuração do servidor MCP Solver:

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

5. Reinicie o Claude e verifique a disponibilidade do MCP.

Cursor

1. Instale Python 3.11+ e uv.
2. Baixe e instale o MCP Solver como no início rápido.
3. Edite o arquivo de configuração do Cursor (por exemplo, cursor.json).
4. Adicione o MCP Solver:

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

5. Reinicie o Cursor para aplicar as alterações.

Cline

1. Configure Python 3.11+ e uv.
2. Clone e instale o MCP Solver.
3. Abra o arquivo de configuração do Cline.
4. Adicione a entrada do servidor MCP Solver:

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

5. Salve, reinicie o Cline e confirme o acesso à ferramenta.

Nota: Se sua configuração requerer chaves de API ou segredos, utilize variáveis de ambiente como no exemplo do Windsurf acima.

Como usar esse MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP no seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “mcp-solver” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Não mencionado |

Com base na documentação disponível, o MCP Solver é um servidor MCP robusto e especializado, focado na resolução de problemas de restrições e otimização, fornecendo ferramentas bem definidas, mas sem templates de prompt e recursos explícitos. É bem documentado para configuração e integração, mas não menciona suporte para recursos avançados MCP como roots ou sampling.

Pontuação MCP

Nossa opinião:
O MCP Solver é um servidor MCP altamente focado e academicamente robusto, com forte integração e suporte a ferramentas de resolução. Sua ausência de templates de prompt e recursos explícitos limita sua generalidade, mas sua funcionalidade central para fluxos de trabalho de restrição/otimização é excelente. Avaliamos em 7/10 para uso geral MCP — podendo ser maior caso suporte a prompt/recursos seja adicionado.