MCP Solver MCP Server

Ce face serverul MCP “MCP Solver”?

MCP Solver este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a oferi funcționalități avansate de optimizare și rezolvare cu restricții pentru asistenți AI și modele lingvistice mari (LLM). Prin integrarea capabilităților SAT (Satisfiabilitate Booleană), SMT (Satisfiabilitate Modulo Teorii) și de rezolvare cu restricții, MCP Solver permite modelelor AI să creeze, să modifice și să rezolve interactiv modele matematice complexe. Suportă diverse reprezentări de probleme, inclusiv MiniZinc pentru modele cu restricții, PySAT pentru probleme SAT și MaxSAT, și Z3 pentru formule SMT. Acest lucru oferă dezvoltatorilor și agenților AI posibilitatea de a efectua sarcini precum raționament automatizat, optimizare și analiză de modele, eficientizând fluxurile de lucru din cercetare, inginerie și aplicații decizionale. Serverul face legătura dintre solvere computaționale avansate și interfețele AI, facilitând integrarea acestor instrumente în pipeline-uri automate și sisteme AI interactive.

Listă de prompt-uri

• Nu au fost găsite șabloane explicite de prompt în fișierele depozitului sau documentație.
  (Dacă vor fi adăugate șabloane de prompt în viitor, acestea vor fi listate aici.)

Listă de resurse

• Nu sunt descrise resurse MCP explicite în documentația sau fișierele disponibile.
  (Dacă serverul va expune resurse de date/conținut în viitor, acestea vor fi listate aici.)

Listă de instrumente

• clear_model: Șterge toate elementele din modelul curent.
• add_item: Adaugă un element nou la un anumit index în model.
• delete_item: Șterge un element de la un index specificat din model.
• replace_item: Înlocuiește un element la un index specificat în model.
• get_model: Preia conținutul actual al modelului, cu elemente numerotate.
• solve_model: Rezolvă modelul, cu suport pentru parametru de timeout.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Dezvoltarea de modele cu restricții: Permite asistenților AI să construiască și să editeze modele matematice folosind MiniZinc sau PySAT, facilitând prototiparea rapidă și rafinarea iterativă a restricțiilor.
• Rezolvare automată de probleme: Permite fluxurilor AI să rezolve automat probleme SAT, SMT sau de optimizare, oferind soluții sau identificând restricții nesatisfăcute în timp real.
• Sarcini de optimizare: Suportă optimizarea MaxSAT și MiniZinc, permițând dezvoltatorilor să găsească soluții optime pentru alocarea resurselor, programare sau probleme combinatorice.
• Instrumente educaționale: Se integrează cu platforme de predare sau medii de învățare, permițând studenților să exploreze interactiv programarea cu restricții și rezolvarea logică prin intermediul agenților AI.
• Automatizarea cercetării: Facilitează experimente la scară largă cu modele cu restricții, instanțe SAT sau formule SMT, automatizând selecția solverului și analiza rezultatelor prin interfețe AI.

Cum se configurează

Windsurf

1. Prerechizite: Instalează Python 3.11+ și managerul de proiect uv.
2. Clonează și instalează 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. Localizează fișierul de configurare Windsurf (de obicei windsurf.json sau similar).
4. Adaugă MCP Solver în mcpServers:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică instalarea testând accesul la instrumente din agentul AI.

Securizarea cheilor API (dacă este necesar)

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

Claude

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.11+ și uv.
2. Instalează MCP Solver ca mai sus.
3. Găsește și deschide fișierul de configurare Claude.
4. Adaugă configurarea serverului MCP Solver:

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

5. Repornește Claude și verifică disponibilitatea instrumentelor MCP.

Cursor

1. Instalează Python 3.11+ și uv.
2. Descarcă și instalează MCP Solver ca în quick start.
3. Editează fișierul de configurare Cursor (de ex. cursor.json).
4. Adaugă MCP Solver:

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

5. Repornește Cursor pentru a aplica schimbările.

Cline

1. Configurează Python 3.11+ și uv.
2. Clonează și instalează MCP Solver.
3. Deschide fișierul de configurare Cline.
4. Adaugă intrarea pentru serverul MCP Solver:

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

5. Salvează, repornește Cline și confirmă accesul la instrumente.

Notă: Dacă ai nevoie de chei API sau secrete, folosește variabile de mediu ca în exemplul Windsurf de mai sus.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP din sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “mcp-solver” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

| Suport pentru roots | ⛔ | Nu este menționat |

Pe baza documentației disponibile, MCP Solver este un server MCP robust și specializat pe rezolvare de restricții și optimizare, oferind instrumente bine definite dar fără șabloane de prompt explicite și resurse. Este bine documentat pentru configurare și integrare, dar nu menționează suport pentru funcționalități MCP avansate precum roots sau sampling.

Scor MCP

Părerea noastră:
MCP Solver este un server MCP foarte focusat, cu robustețe academică și integrare solidă cu solvere și suport pentru instrumente. Lipsa șabloanelor de prompt și a resurselor explicite îi limitează generalitatea, dar funcționalitatea sa de bază pentru fluxuri cu restricții/optimizare este excelentă. Ar primi un 7/10 pentru evaluarea MCP generalistă — scor mai mare dacă se adaugă suport de prompt/resurse.