计算器 MCP 服务器

计算器 MCP 服务器

使用计算器 MCP 服务器,为你的 AI 流程添加可靠、即时的数学计算。评估数学表达式,支持数据分析,自动化数值任务,无需离开 FlowHunt。

“计算器” MCP 服务器的作用是什么?

计算器 MCP 服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)开发的服务器,旨在为 AI 助手和大语言模型(LLM)提供精确的数值计算能力。通过 MCP 协议暴露计算工具,该服务器允许 AI 客户端以编程方式评估数学表达式。计算器 MCP 服务器通过直接在 AI 驱动的环境中实现自动化、精准的计算,提升开发流程,支持需要动态数学评估的各种场景。它特别适用于 LLM 需要为数学查询提供结果、进行数据分析,或将计算步骤集成到更广泛流程中的场景。

提示模板列表

仓库中未提及任何提示模板。

资源列表

仓库中未明确描述任何 MCP 资源。

工具列表

  • calculate
    对给定表达式进行计算/评估。
    • expression(字符串,必填):要计算的数学表达式。

该 MCP 服务器的使用场景

  • 数学查询解答
    让 AI 助手在回复用户时解决数学问题或执行计算。
  • 数据分析支持
    在自动化流程中通过评估数学表达式,协助数据处理与分析。
  • 代码库测试与评估
    可在测试用例或代码评估流程中嵌入并评估计算。
  • API 集成
    方便与需要计算表达式的数据处理服务或 API 集成。

如何设置

Windsurf

  1. 确保已安装 Python 或 uv。
  2. 打开你的 Windsurf 用户配置文件。
  3. 使用如下方式添加计算器 MCP 服务器:
    "mcpServers": {
      "calculator": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-calculator"]
      }
    }
    
  4. 保存文件并重启 Windsurf。
  5. 检查计算器工具是否可用以进行验证。

Claude

  1. 通过 pip 或 uv 安装 mcp-server-calculator
  2. 打开 Claude MCP 客户端/服务器配置。
  3. 添加:
    "mcpServers": {
      "calculator": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-calculator"]
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Claude。
  5. 确认计算器工具已列出。

Cursor

  1. 使用 pip install mcp-server-calculator 或 uv 安装。
  2. 打开 Cursor 的配置面板或文件。
  3. 添加如下 JSON 片段:
    "mcpServers": {
      "calculator": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-calculator"]
      }
    }
    
  4. 保存更改并重启 Cursor。
  5. 检查工具是否出现在工具选择中。

Cline

  1. 使用 pip install mcp-server-calculator 或 uv 安装。
  2. 找到 Cline MCP 配置文件。
  3. 插入:
    "mcpServers": {
      "calculator": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-calculator"]
      }
    }
    
  4. 保存并重启 Cline。
  5. 通过运行计算提示验证。

API 密钥安全
根据现有文档,该服务器不需要 API 密钥或密文。如有需要,可在配置中通过环境变量设置,例如:

"env": {
  "MY_SECRET": "${MY_SECRET_ENV_VAR}"
},
"inputs": {
  "api_key": "${MY_SECRET_ENV_VAR}"
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中,首先将 MCP 组件加入你的流程,并将其连接到你的 AI 智能体:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区域,使用如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 智能体即可将此 MCP 作为工具,访问其全部功能。请记得将“calculator”替换为你实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分可用性详情/说明
概览在 README 和摘要中提供。
提示模板列表未描述任何提示模板。
资源列表未描述任何资源。
工具列表一个工具:calculate。
API 密钥安全本服务器不需要。如有需要,示例 JSON 已提供。
采样支持(评估时不重要)未提及。

综上所述,计算器 MCP 服务器高度专注且轻量,文档对于设置很清晰,但缺乏提示和资源的可扩展性。

我们的看法

这个 MCP 服务器极其简单,专注于数值计算,设置说明清晰,但扩展性有限。它非常适合其用途,但不适合更复杂的工作流。根据表格内容,我会给这个 MCP 服务器打 5/10,它稳健易用,但功能有限。


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
至少有一个工具
分叉数量12
Star 数量69

常见问题

什么是计算器 MCP 服务器?

计算器 MCP 服务器是一个开源工具,通过 MCP 协议为 AI 助手和大语言模型(LLM)提供数学计算功能。它允许以编程方式评估数学表达式,在自动化流程中实现即时、精准的计算结果。

这个 MCP 服务器可以处理哪些任务?

它能够处理和评估各种复杂度的数值或数学表达式。常见用例包括数学查询解答、支持数据分析、自动化流程中的计算步骤、以及集成到需要实时计算的 API。

如何设置计算器 MCP 服务器?

设置非常简单:使用 Python 包管理器(pip 或 uv)安装服务器,并按照上文针对你的客户端(Windsurf、Claude、Cursor 或 Cline)的设置说明,将其添加到 MCP 配置文件中。无需 API 密钥。

这个 MCP 服务器需要 API 密钥或密文吗?

不需要,计算器 MCP 服务器在基本使用时无需任何 API 密钥或密文。如果你的环境中需要凭证,可按文档所示使用环境变量。

这个 MCP 服务器有哪些限制?

计算器 MCP 服务器专注于计算,不提供提示模板或外部资源。它非常适合需要可靠数学计算的流程,但不适用于需要高级多工具自动化或可扩展性的场景。

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