
AI-agent för MCP Solver
Integrera avancerad SAT-, SMT- och constraint-lösning direkt i dina arbetsflöden med MCP Solver. Koppla sömlöst samman Large Language Models med robusta backend-lösare som MiniZinc, PySAT, MaxSAT och Z3, vilket möjliggör interaktivt skapande, redigering och lösning av komplexa matematiska modeller. Stärk din AI med automatiserad problemlösning, optimering och constraint programming för forskning, industri och experiment.

Koppla LLM:er till SAT-, SMT- och constraint-lösning
MCP Solver bygger bryggan mellan Large Language Models och branschledande lösare som MiniZinc, PySAT, MaxSAT och Z3. Möjliggör för dina AI-agenter att bygga, ändra och lösa constraint- och optimeringsmodeller interaktivt. Dra nytta av automatiserat logiskt resonerande, effektiv problemlösning och direkt integration i Python-miljöer.
- Multi-lösar-backend.
- Kopplar till MiniZinc, PySAT, MaxSAT och Z3 för mångsidiga constraint- och optimeringsuppgifter.
- Interaktiv modelleditering.
- Lägg till, ta bort eller ersätt modellkomponenter direkt med enkla kommandon.
- Automatiserad problemlösning.
- Lös modeller direkt och hämta lösningar eller optimeringsresultat i ditt AI-arbetsflöde.
- Anpassningsbara arbetsflöden.
- Stöd för flera driftlägen och backend-konfigurationer för att passa unika projektbehov.

Kraftfulla modellkontextverktyg
Få full kontroll över dina constraint-modeller med en uppsättning MCP-verktyg. Rensa, lägg till, ta bort, ersätt eller hämta modellkomponenter enkelt. Lös och hämta modellstatus direkt, så att promptdriven AI kan resonera och optimera i realtid.
- Rensa och återställ modeller.
- Ta snabbt bort alla modellkomponenter för att börja om eller byta problemkontext.
- Lägg till eller ersätt komponenter.
- Infoga eller uppdatera constraints och variabler flexibelt när kraven ändras.
- Hämta och lös modeller.
- Hämta hela modellstrukturen och beräkna lösningar eller optimeringar med ett kommando.

Mångsidig användning & enkel integration
Perfekt för forskning, utbildning och industri—MCP Solver ger AI-drivna agenter direkt tillgång till kraftfull constraint programming. Installera och konfigurera smidigt för macOS, Windows eller Linux. Integrera med Anthropic, OpenAI, Google Gemini och fler för robust LLM-driven problemlösning.
- Enkel installation.
- Installera med Python 3.11+, UV package manager och pip för alla stödda backend-lösare.
- Flexibilitet för LLM-leverantör.
- Fungerar med Anthropic, OpenAI, Google Gemini, OpenRouter och lokala modeller för maximal mångsidighet.
- Plattformsoberoende stöd.
- Kompatibel med macOS, Windows och Linux för smidig driftsättning var som helst.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga MCP Solver-integrationsverktyg
Följande verktyg finns som en del av MCP Solver-integrationen:
- clear_model
Ta bort alla komponenter från den aktuella modellen och återställ den till ett tomt tillstånd.
- add_item
Lägg till en ny komponent i modellen på en specificerad plats för stegvis modellbyggande.
- delete_item
Ta bort en komponent från modellen med dess index för precisa modelländringar.
- replace_item
Ersätt en befintlig komponent på ett angivet index med nytt innehåll för effektiv modelluppdatering.
- get_model
Hämta den aktuella modellen med alla komponenter listade och numrerade för granskning eller redigering.
- solve_model
Lös den aktuella modellen med vald backend, valfritt med timeout-parameter.
Integrera LLM:er med avancerade constraint-lösare
Upplev hur MCP Solver kopplar Large Language Models till SAT-, SMT- och constraint programming-system som MiniZinc, PySAT och Z3. Boka en livedemo eller testa själv för att se interaktiv problemlösning i praktiken.
Vad är MCP Servers
MCP Servers är en omfattande plattform utformad för att koppla samman, upptäcka och använda en mängd olika Model Context Protocol (MCP)-servrar. MCP Servers gör det möjligt för användare, utvecklare och AI-agenter att hitta och dra nytta av servrar som utökar kapaciteten hos Large Language Models (LLMs) via standardiserade verktygs-API:er. Dessa servrar låter LLM:er och AI-agenter interagera med externa tjänster, såsom röstsyntes, bildredigering, nyhetsinhämtning, handel och mycket mer. MCP Servers fungerar som en upptäcktsplattform och ger tillgång till den största samlingen av MCP-kompatibla tjänster, vilket gör det enklare för användare att bygga, integrera och driftsätta avancerade AI-drivna arbetsflöden med minimal insats. Plattformen är utformad för att underlätta snabb prototypframställning och driftsättning av AI-agenter som kräver tillgång till domänspecifika verktyg, datakällor och API:er.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med MCP Servers
Med MCP Servers kan användare och AI-agenter upptäcka, ansluta till och använda ett stort utbud av MCP-servrar, som alla erbjuder specialiserade verktyg och API:er. Plattformen effektiviserar integrationen av dessa tjänster och möjliggör många användningsområden för såväl allmänna som domänspecifika AI-applikationer.
- Upptäck MCP Servers
- Bläddra och hitta servrar som ger tillgång till API:er för röst, bilder, nyheter, finans och mer.
- Integrera med LLM:er
- Koppla sömlöst samman MCP-servrar med Large Language Models för att möjliggöra nya kraftfulla funktioner.
- Snabb AI-agentdriftsättning
- Bygg, testa och driftsätt AI-agenter som använder externa verktyg med minimal konfiguration.
- Få tillgång till specialverktyg
- Använd servrar för bildredigering, nyhetssökning, handel, hantering av sociala medier och fastighetsanalys.
- Centraliserad hantering
- Hantera och övervaka alla dina MCP-serverintegrationer från en enda, organiserad plattform.

Hur AI-agenter gynnas av MCP Servers
AI-agenter drar stor nytta av MCP Servers genom att få strukturerad, standardiserad och skalbar tillgång till ett ständigt växande ekosystem av verktyg och API:er. Genom integration med MCP Servers kan agenter utföra komplexa, multidomän-uppgifter såsom informationssökning, innehållsskapande, finansiell analys och arbetsflödesautomation—vilket dramatiskt utökar deras användbarhet och intelligens. MCP Servers tillhandahåller infrastrukturen för att agenter ska kunna agera autonomt, hämta realtidsdata eller tjänster vid behov och leverera mer korrekta, kontextmedvetna och användbara resultat för användarna.