Máy chủ MCP Solver MCP

Máy chủ MCP Solver “làm gì”?

MCP Solver là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để cung cấp các chức năng tối ưu hóa ràng buộc và giải toán tiên tiến cho trợ lý AI và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Bằng cách tích hợp khả năng SAT (Thoả mãn mệnh đề logic), SMT (Thoả mãn mô-đun lý thuyết) và giải ràng buộc, MCP Solver cho phép các mô hình AI tạo, chỉnh sửa và giải các mô hình toán học phức tạp một cách tương tác. Nó hỗ trợ nhiều dạng biểu diễn bài toán, bao gồm MiniZinc cho mô hình ràng buộc, PySAT cho các bài toán SAT và MaxSAT, và Z3 cho các công thức SMT. Điều này trao quyền cho các nhà phát triển và tác nhân AI thực hiện các nhiệm vụ như lập luận tự động, tối ưu hóa và phân tích mô hình, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc trong nghiên cứu, kỹ thuật và ứng dụng ra quyết định. Máy chủ này kết nối giữa bộ giải toán học tiên tiến và giao diện AI, giúp dễ dàng tích hợp các công cụ này vào quy trình tự động hóa và hệ thống AI tương tác.

Danh sách Prompt

• Không tìm thấy mẫu prompt cụ thể trong các tệp của kho lưu trữ hoặc tài liệu.
  (Nếu sau này có thêm mẫu prompt, chúng sẽ được liệt kê tại đây.)

Danh sách Resource

• Không có resource MCP cụ thể nào được mô tả trong tài liệu hoặc tệp hiện có.
  (Nếu máy chủ cung cấp dữ liệu/nội dung resource trong tương lai, chúng sẽ được liệt kê tại đây.)

Danh sách Công cụ

• clear_model: Xoá tất cả mục khỏi mô hình hiện tại.
• add_item: Thêm một mục mới vào vị trí chỉ định trong mô hình.
• delete_item: Xoá một mục tại chỉ số đã chọn khỏi mô hình.
• replace_item: Thay thế một mục tại chỉ số xác định trong mô hình.
• get_model: Lấy nội dung hiện tại của mô hình với danh sách đánh số thứ tự.
• solve_model: Giải mô hình, hỗ trợ tham số timeout.

Trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Phát triển mô hình ràng buộc: Cho phép trợ lý AI xây dựng và chỉnh sửa mô hình toán học sử dụng MiniZinc hoặc PySAT, hỗ trợ thử nghiệm nhanh và tinh chỉnh ràng buộc liên tục.
• Tự động giải quyết vấn đề: Cho phép quy trình làm việc do AI điều khiển tự động giải các bài toán SAT, SMT hoặc tối ưu hóa, cung cấp lời giải hoặc chỉ ra các ràng buộc không thoả mãn theo thời gian thực.
• Tối ưu hóa: Hỗ trợ MaxSAT và tối ưu hóa MiniZinc, giúp các nhà phát triển tìm nghiệm tối ưu cho bài toán phân bổ tài nguyên, lập lịch hoặc các vấn đề tổ hợp.
• Công cụ giáo dục: Tích hợp với nền tảng giảng dạy hoặc môi trường học tập, cho phép học sinh, sinh viên khám phá lập trình ràng buộc và giải logic tương tác cùng AI agent.
• Tự động hóa nghiên cứu: Hỗ trợ thử nghiệm quy mô lớn với mô hình ràng buộc, bài toán SAT hoặc công thức SMT, tự động chọn bộ giải và phân tích kết quả qua giao diện AI.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Yêu cầu: Cài đặt Python 3.11+ và trình quản lý dự án uv.
2. Clone và cài đặt 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. Tìm file cấu hình Windsurf (thường là windsurf.json hoặc tên tương tự).
4. Thêm MCP Solver vào mcpServers:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
6. Kiểm tra thiết lập bằng cách thử truy cập công cụ từ AI agent.

Bảo mật API Key (nếu cần)

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

Claude

1. Đảm bảo đã cài đặt Python 3.11+ và uv.
2. Cài đặt MCP Solver như trên.
3. Tìm và mở file cấu hình của Claude.
4. Thêm cấu hình máy chủ MCP Solver:

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

5. Khởi động lại Claude và kiểm tra quyền truy cập công cụ MCP.

Cursor

1. Cài đặt Python 3.11+ và uv.
2. Tải về và cài đặt MCP Solver như phần hướng dẫn nhanh.
3. Chỉnh sửa file cấu hình của Cursor (ví dụ, cursor.json).
4. Thêm MCP Solver:

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

5. Khởi động lại Cursor để áp dụng thay đổi.

Cline

1. Cài đặt Python 3.11+ và uv.
2. Clone và cài đặt MCP Solver.
3. Mở file cấu hình của Cline.
4. Thêm mục máy chủ MCP Solver:

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

5. Lưu, khởi động lại Cline và xác nhận quyền truy cập công cụ.

Lưu ý: Nếu thiết lập của bạn cần API key hoặc secret, hãy dùng biến môi trường như ví dụ Windsurf ở trên.

Hướng dẫn sử dụng MCP trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy điền thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình xong, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý đổi “mcp-solver” thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL bằng đường dẫn máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

| Roots Support | ⛔ | Không đề cập |

Dựa trên tài liệu hiện có, MCP Solver là một máy chủ MCP chuyên biệt và mạnh mẽ tập trung vào giải quyết các bài toán ràng buộc và tối ưu hóa, cung cấp công cụ rõ ràng nhưng chưa có mẫu prompt và resource cụ thể. Hướng dẫn thiết lập và tích hợp chi tiết, tuy nhiên chưa đề cập các tính năng MCP nâng cao như roots hoặc sampling.

Điểm MCP

Ý kiến của chúng tôi:
MCP Solver là một máy chủ MCP tập trung cao, phù hợp nghiên cứu học thuật với tích hợp bộ giải mạnh mẽ và hỗ trợ công cụ tốt. Việc thiếu mẫu prompt và resource cụ thể khiến nó chưa phù hợp cho mục đích đa năng, nhưng chức năng cốt lõi cho workflow ràng buộc/tối ưu hóa là xuất sắc. Đánh giá 7/10 cho MCP đa năng—sẽ cao hơn nếu bổ sung hỗ trợ prompt/resource.