MCP Solver MCP Server

Čo robí MCP Server “MCP Solver”?

MCP Solver je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na poskytovanie pokročilých funkcií optimalizácie a riešenia obmedzení pre AI asistentov a veľké jazykové modely (LLM). Integráciou schopností SAT (Booleovská splniteľnosť), SMT (splniteľnosť modulo teórií) a riešenia obmedzení umožňuje MCP Solver modelom AI interaktívne vytvárať, upravovať a riešiť komplexné matematické modely. Podporuje rôzne reprezentácie problémov, vrátane MiniZinc pre modely obmedzení, PySAT pre SAT a MaxSAT úlohy a Z3 pre SMT vzorce. To dáva vývojárom a AI agentom možnosť vykonávať úlohy ako automatizované rozhodovanie, optimalizácia a analýza modelov, čím zjednodušuje pracovné postupy vo výskume, inžinierstve a aplikáciách rozhodovania. Server preklenuje priepasť medzi pokročilými výpočtovými riešičmi a AI rozhraniami, vďaka čomu je jednoduchšie využiť tieto nástroje v automatizovaných pipelineoch a interaktívnych AI systémoch.

Zoznam Promptov

• V repozitári alebo dokumentácii sa nenašli žiadne explicitné šablóny promptov.
  (Ak sa v budúcnosti pridajú šablóny promptov, budú uvedené tu.)

Zoznam Zdrojov

• V dostupnej dokumentácii alebo súboroch nie sú opísané žiadne explicitné MCP zdroje.
  (Ak server v budúcnosti sprístupní dáta alebo obsahové zdroje, budú uvedené tu.)

Zoznam Nástrojov

• clear_model: Odstráni všetky položky z aktuálneho modelu.
• add_item: Pridá novú položku na špecifický index v modeli.
• delete_item: Vymaže položku na zadanom indexe z modelu.
• replace_item: Nahradí položku na zadanom indexe v modeli.
• get_model: Získa aktuálny obsah modelu s očíslovanými položkami.
• solve_model: Rieši model, s podporou parametra časového limitu.

Príklady využitia tohto MCP servera

• Tvorba modelov obmedzení: Umožňuje AI asistentom vytvárať a upravovať matematické modely pomocou MiniZinc alebo PySAT, čo uľahčuje rýchle prototypovanie a iteratívne upresňovanie obmedzení.
• Automatizované riešenie problémov: Umožňuje AI workflowom automaticky riešiť SAT, SMT alebo optimalizačné úlohy, poskytovať riešenia alebo v reálnom čase identifikovať nesplniteľné obmedzenia.
• Optimalizačné úlohy: Podporuje optimalizáciu MaxSAT a MiniZinc, čo umožňuje vývojárom hľadať optimálne riešenia pre alokáciu zdrojov, plánovanie alebo kombinatorické úlohy.
• Vzdelávacie nástroje: Integrácia s výučbovými platformami alebo edukačnými prostrediami, umožňuje študentom interaktívne skúmať programovanie s obmedzeniami a logické riešenie prostredníctvom AI agentov.
• Automatizácia výskumu: Uľahčuje rozsiahle experimentovanie s modelmi obmedzení, SAT inštanciami alebo SMT vzorcami, automatizuje výber riešiča a analýzu výsledkov cez AI rozhrania.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Predpoklady: Nainštalujte Python 3.11+ a správcu projektov uv.
2. Naklonujte a nainštalujte 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. Nájdite konfiguračný súbor Windsurf (zvyčajne windsurf.json alebo podobný).
4. Pridajte MCP Solver do mcpServers:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte nastavenie testovaním prístupu k nástroju z AI agenta.

Zabezpečenie API kľúčov (ak je potrebné)

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

Claude

1. Uistite sa, že Python 3.11+ a uv sú nainštalované.
2. Nainštalujte MCP Solver podľa vyššie uvedeného postupu.
3. Vyhľadajte konfiguračný súbor Claude a otvorte ho.
4. Pridajte konfiguráciu servera MCP Solver:

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

5. Reštartujte Claude a skontrolujte dostupnosť MCP nástroja.

Cursor

1. Nainštalujte Python 3.11+ a uv.
2. Stiahnite a nainštalujte MCP Solver podľa rýchleho štartu vyššie.
3. Upravte konfiguračný súbor Cursor (napr. cursor.json).
4. Pridajte MCP Solver:

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

5. Reštartujte Cursor, aby sa zmeny prejavili.

Cline

1. Nainštalujte Python 3.11+ a uv.
2. Naklonujte a nainštalujte MCP Solver.
3. Otvorte konfiguračný súbor Cline.
4. Pridajte položku MCP Solver servera:

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

5. Uložte, reštartujte Cline a overte prístup k nástroju.

Poznámka: Ak vaša inštalácia vyžaduje API kľúče alebo tajomstvá, použite environmentálne premenné ako vo Windsurf príklade vyššie.

Ako používať tento MCP vo flowch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného toku začnite pridaním MCP komponentu do toku a pripojte ho k AI agentovi:

Kliknite na komponent MCP pre otvorenie panelu konfigurácie. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mcp-solver” na skutočný názov vášho MCP servera a vymeniť URL za URL vášho MCP servera.

Prehľad

| Podpora roots | ⛔ | Nespomenuté |

Na základe dostupnej dokumentácie je MCP Solver robustný a špecializovaný MCP server zameraný na riešenie problémov s obmedzeniami a optimalizáciou, poskytuje dobre definované nástroje, ale chýbajú mu explicitné šablóny promptov a zdroje. Je dobre zdokumentovaný na nastavenie a integráciu, no nespomína podporu pokročilých MCP funkcií ako roots alebo sampling.

MCP Skóre

Náš názor:
MCP Solver je vysoko zameraný, akademicky robustný MCP server so silnou integráciou riešičov a podporou nástrojov. Jeho nedostatok šablón promptov a explicitných zdrojov obmedzuje jeho univerzálnosť, no jeho jadrová funkcionalita pre pracovné toky s obmedzeniami a optimalizáciou je výborná. Hodnotíme ho na 7/10 pre všeobecné hodnotenie MCP – vyššie skóre by získal po doplnení podpory promptov a zdrojov.