MCP Solver MCP Server

Vad gör “MCP Solver” MCP Server?

MCP Solver är en Model Context Protocol (MCP) server utformad för att tillhandahålla avancerade constraint-optimerings- och lösningsfunktioner till AI-assistenter och stora språkmodeller (LLM:er). Genom att integrera SAT (Boolean Satisfiability), SMT (Satisfiability Modulo Theories) och constraint-lösningskapacitet möjliggör MCP Solver för AI-modeller att interaktivt skapa, ändra och lösa komplexa matematiska modeller. Den stöder olika problemrepresentationer, inklusive MiniZinc för constraint-modeller, PySAT för SAT- och MaxSAT-problem samt Z3 för SMT-formler. Detta ger utvecklare och AI-agenter möjlighet att utföra uppgifter såsom automatiserat resonemang, optimering och modellanalys, vilket effektiviserar arbetsflöden inom forskning, ingenjörsvetenskap och beslutsfattande applikationer. Servern överbryggar klyftan mellan avancerade beräkningslösare och AI-drivna gränssnitt, vilket gör det enklare att använda dessa verktyg i automatiserade pipelines och interaktiva AI-system.

Lista över Prompter

• Inga explicita promptmallar hittades i arkivfilerna eller dokumentationen.
  (Om promptmallar tillkommer i framtiden listas de här.)

Lista över Resurser

• Inga explicita MCP-resurser beskrivs i tillgänglig dokumentation eller filer.
  (Om servern i framtiden exponerar data-/innehållsresurser listas de här.)

Lista över Verktyg

• clear_model: Ta bort alla objekt från den aktuella modellen.
• add_item: Lägg till ett nytt objekt på en specifik plats i modellen.
• delete_item: Ta bort ett objekt på en angiven plats i modellen.
• replace_item: Ersätt ett objekt på en angiven plats i modellen.
• get_model: Hämta det aktuella modellinnehållet med numrerade objekt.
• solve_model: Lös modellen, med stöd för timeout-parameter.

Användningsfall för denna MCP Server

• Constraintmodell-utveckling: Gör det möjligt för AI-assistenter att bygga och redigera matematiska modeller med MiniZinc eller PySAT, vilket underlättar snabb prototypframställning och iterativ förfining av constraints.
• Automatiserad problemlösning: Möjliggör AI-drivna arbetsflöden att automatiskt lösa SAT-, SMT- eller optimeringsproblem och ge lösningar eller identifiera otillfredsställande constraints i realtid.
• Optimeringsuppgifter: Stöder MaxSAT- och MiniZinc-optimering, vilket gör det möjligt för utvecklare att hitta optimala lösningar för resursallokering, schemaläggning eller kombinatoriska problem.
• Utbildningsverktyg: Integreras med undervisningsplattformar eller lärmiljöer, så att studenter kan utforska constraint-programmering och logiklösning interaktivt via AI-agenter.
• Forskningsautomation: Underlättar storskaliga experiment med constraintmodeller, SAT-instans eller SMT-formler, och automatiserar lösarval och resultatanalys via AI-gränssnitt.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Installera Python 3.11+ och projektverktyget uv.
2. Klona och installera 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. Leta upp Windsurf-konfigurationsfilen (vanligen windsurf.json eller liknande).
4. Lägg till MCP Solver i mcpServers:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera installationen genom att testa verktygsåtkomst från AI-agenten.

Säkra API-nycklar (om nödvändigt)

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

Claude

1. Kontrollera att Python 3.11+ och uv är installerade.
2. Installera MCP Solver enligt ovan.
3. Leta upp och öppna Claudes konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP Solver-serverkonfiguration:

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

5. Starta om Claude och kontrollera tillgång till MCP-verktyget.

Cursor

1. Installera Python 3.11+ och uv.
2. Ladda ner och installera MCP Solver enligt snabbstarten.
3. Redigera Cursors konfigurationsfil (t.ex. cursor.json).
4. Lägg till MCP Solver:

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

5. Starta om Cursor för att tillämpa ändringar.

Cline

1. Sätt upp Python 3.11+ och uv.
2. Klona och installera MCP Solver.
3. Öppna Clines konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP Solver-serverposten:

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

5. Spara, starta om Cline och bekräfta verktygsåtkomst.

Obs! Om din installation kräver API-nycklar eller hemligheter, använd miljövariabler enligt Windsurf-exemplet ovan.

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

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

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner. Kom ihåg att byta ut “mcp-solver” mot det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ | Inte nämnt |

Baserat på tillgänglig dokumentation är MCP Solver en robust och specialiserad MCP-server fokuserad på constraint- och optimeringsproblemlösning, med väldefinierade verktyg men utan explicita promptmallar och resurser. Den är väl dokumenterad för installation och integration men nämner inte stöd för avancerade MCP-funktioner såsom roots eller sampling.

MCP-betyg

Vår åsikt:
MCP Solver är en mycket fokuserad, akademiskt robust MCP-server med stark integration av lösare och verktygsstöd. Avsaknaden av promptmallar och explicita resurser begränsar dess allmänna användbarhet, men kärnfunktionaliteten för constraint-/optimeringsarbetsflöden är utmärkt. Den skulle få 7/10 i betyg för generell MCP-utvärdering—högre om prompt-/resursstöd läggs till.