
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。...

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。
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。
仓库中未提及任何提示模板。
仓库中未明确描述任何 MCP 资源。
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-calculator"]
}
}
mcp-server-calculator。"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-calculator"]
}
}
pip install mcp-server-calculator 或 uv 安装。"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-calculator"]
}
}
pip install mcp-server-calculator 或 uv 安装。"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-calculator"]
}
}
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}"
}
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:
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。
| 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。
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。
| 是否有 LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| 至少有一个工具 | ✅ |
| 分叉数量 | 12 |
| Star 数量 | 69 |
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。
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。
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。
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。
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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