matlab-mcp-tools MCP Server-integration

Vad gör “matlab-mcp-tools” MCP-servern?

matlab-mcp-tools MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att koppla samman AI-assistenter och utvecklingsmiljöer med MATLAB. Den möjliggör körning av MATLAB-skript, hantering av arbetsytesvariabler, körning av specifika sektioner av MATLAB-filer och skapande av nya skript direkt från MCP-kompatibla klienter såsom Cline, Cursor och andra. Genom att erbjuda en uppsättning standardiserade verktyg gör denna server det möjligt för utvecklare att automatisera, interagera med och effektivisera MATLAB-utvecklingsarbetsflöden, inklusive att fånga diagram, behålla kontext mellan körningar och utnyttja cellbaserad körning för iterativ kodutveckling. Denna integration ökar produktiviteten avsevärt och möjliggör sömlös interoperabilitet mellan AI-drivna arbetsflöden och MATLAB-ekosystemet.

Lista över promptar

Inga promptmallar listades i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga resurser beskrevs uttryckligen i repot eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• execute_script: Kör MATLAB-kod eller ett skriptfil.
• execute_script_section: Kör en specifik sektion av ett MATLAB-skript, stöder cell-läge (%%-avgränsade sektioner).
• get_script_sections: Hämtar information om tillgängliga sektioner i ett MATLAB-skript.
• create_matlab_script: Skapar en ny MATLAB-skriptfil.
• get_workspace: Hämtar variabler som för närvarande finns i MATLAB-arbetsytan.

Användningsfall för denna MCP-server

• Automatiserad MATLAB-skriptexekvering: Kör hela MATLAB-skript eller kodsnuttar programmatiskt från AI-assistenter eller MCP-klienter och effektivisera repetitiva eller långvariga beräkningar.
• Sektionsbaserad kodutforskning: Kör och testa specifika sektioner av MATLAB-filer med cell-läge, vilket möjliggör snabb prototypning och felsökning för forskare och ingenjörer.
• Arbetsyteshantering: Inspektera och hantera MATLAB-arbetsytesvariabler på distans, vilket ger bättre transparens och kontroll över beräkningsmiljöer.
• Automatisering av skriptskapande: Skapa nya MATLAB-skript programmatiskt från mallar eller AI-genererat innehåll och påskynda experimentuppsättning och dokumentation.
• Integration med Cline/Cursor: Koppla sömlöst MATLAB-arbetsflöden till populära AI-förstärkta editorer och förbättra utvecklarergonomi och arbetsflödesautomation.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga specifika Windsurf-installationsinstruktioner hittades.

Claude

Inga specifika Claude-installationsinstruktioner hittades.

Cursor

1. Säkerställ att Python 3.10+, MATLAB med Python Engine och uv-pakethanteraren är installerade.
2. Klona repot och installera beroenden:

   git clone https://github.com/neuromechanist/matlab-mcp-tools
   cd matlab-mcp-tools
   ./setup-matlab-mcp.sh
   

3. Sätt miljövariabeln MATLAB_PATH om MATLAB inte ligger i standardplatsen.
4. Kopiera den medföljande konfigurationsfilen:

   cp mcp-config.json ~/.cursor/mcp.json
   

5. Starta servern med matlab-mcp-server eller direkt via Python-modulen.
6. Exempel på JSON-konfiguration för Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "matlab": {
         "command": "matlab-mcp-server",
         "args": [],
         "env": {
           "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
           "PATH": "${MATLAB_PATH}/bin:${PATH}"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": [
           "list_tools",
           "get_script_sections"
         ]
       }
     }
   }
   

Säkra API-nycklar: Använd env-fältet i din konfiguration för att injicera hemligheter eller API-nycklar som miljövariabler.

Cline

1. Följ installationsstegen som för Cursor.
2. Kopiera konfigurationsfilen till rätt katalog för Cline (vanligen ~/.cline/mcp.json eller enligt dokumentationen).
3. Använd samma JSON-konfiguration som visas för Cursor, justera sökvägen vid behov.
4. Starta servern och verifiera i Cline.

Exempel på JSON för env och inputs:

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "env": {
        "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
        "ANOTHER_SECRET": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "someInput": "${SOME_INPUT_VALUE}"
      }
    }
  }
}

(Justera efter dina hemligheter och miljövariabler.)

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I system-MCP-konfigurationssektionen anger du dina MCP-serverdetaljer i följande JSON-format:

{
  "matlab": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra "matlab" till ditt MCP-servernamn och uppdatera URL:en därefter.

Översikt

Baserat på den tillgängliga informationen erbjuder matlab-mcp-tools solid kärnfunktionalitet för MATLAB-integration med tydlig setup för Cursor och Cline, men saknar dokumenterade promptmallar, resursprimitiver och sampling/roots-stöd, vilket begränsar avancerade MCP-funktioner. Sammantaget är det en fokuserad men inte heltäckande MCP-server.

MCP-poäng