计算器 MCP 服务器

计算器 MCP 服务器

MCP Server AI Tools Calculation Numerical Analysis

联系我们在FlowHunt托管您的MCP服务器

FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

“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。

为你的 AI 流程启用数学能力

让你的 AI 智能体具备即时计算能力。将计算器 MCP 服务器集成进 FlowHunt,轻松自动化数值任务。

了解更多

JupyterMCP MCP 服务器集成
JupyterMCP MCP 服务器集成

JupyterMCP MCP 服务器集成

JupyterMCP 通过模型上下文协议(MCP)实现 Jupyter Notebook(6.x)与 AI 助手的无缝集成。利用 LLM 自动执行代码、管理单元格和获取输出,简化数据科学工作流程并提升生产力。...

2 分钟阅读
MCP Jupyter +5
MCP-Server-Creator MCP 服务器
MCP-Server-Creator MCP 服务器

MCP-Server-Creator MCP 服务器

MCP-Server-Creator 是一个元服务器,可以快速创建和配置新的模型上下文协议(MCP)服务器。通过动态代码生成、工具构建和资源管理,它简化了自定义 AI 连接与集成服务器的开发,帮助技术团队自动化工作流程并加速部署。...

2 分钟阅读
AI MCP +5
mcp-installer MCP 服务器
mcp-installer MCP 服务器

mcp-installer MCP 服务器

mcp-installer MCP 服务器简化并自动化其他模型上下文协议(MCP)服务器的安装,使 AI 助手和开发者能够通过最少的手动配置,从 npm 或 PyPi 快速部署新的 MCP 服务器,迅速扩展工具集。...

2 分钟阅读
MCP AI +3