MCP 求解器 MCP 服务器

“MCP 求解器” MCP 服务器可以做什么？

MCP 求解器是一款基于模型上下文协议（MCP）的服务器，专为 AI 助理和大语言模型（LLM）提供高级约束优化与求解功能。它集成了 SAT（布尔可满足性）、SMT（可满足性模理论）及约束求解能力，使 AI 模型能够交互式地创建、编辑和求解复杂的数学模型。支持多种问题表达方式，包括用于约束模型的 MiniZinc、用于 SAT/MaxSAT 问题的 PySAT 及 SMT 公式的 Z3。这让开发者和 AI 智能体能够轻松实现自动推理、优化及模型分析，极大提升科研、工程和决策领域的工作效率。该服务器架起了高性能求解器与 AI 驱动界面之间的桥梁，便于在自动化流程和交互式 AI 系统中利用这些工具。

提示词模板列表

• 在文档和仓库文件中未发现明确的提示词模板。
  (如果未来添加了提示词模板，将在此处列出。)

资源列表

• 在现有文档或文件中未描述明确的 MCP 资源。
  (如后续服务器开放数据/内容资源，将在此处列出。)

工具列表

• clear_model：清空当前模型中的所有条目。
• add_item：在模型的指定索引处添加新条目。
• delete_item：删除模型中指定索引的条目。
• replace_item：替换模型中指定索引的条目。
• get_model：获取当前模型内容，并带有条目标号。
• solve_model：求解模型，支持超时参数设置。

典型应用场景

• 约束模型开发：支持 AI 助理基于 MiniZinc 或 PySAT 构建、编辑数学模型，实现约束的快速原型设计与迭代优化。
• 自动化问题求解：助力 AI 流程自动求解 SAT、SMT 或优化问题，实时给出解答或判定约束不可满足。
• 优化任务：支持 MaxSAT 和 MiniZinc 优化，便于开发者寻找资源分配、排班或组合问题的最优解。
• 教学工具：可嵌入教学平台或学习环境，帮助学生通过 AI 智能体交互式探索约束编程和逻辑求解。
• 科研自动化：便于开展大规模约束模型、SAT 实例或 SMT 公式实验，通过 AI 界面自动选择求解器并分析结果。

安装与配置方法

Windsurf

1. 前置条件：安装 Python 3.11+ 和 uv 项目管理器。
2. 克隆并安装 MCP 求解器：

   git clone https://github.com/szeider/mcp-solver.git
   cd mcp-solver
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e ".[all]"
   

3. 定位 Windsurf 配置文件（通常为 windsurf.json 或类似文件）。
4. 在 mcpServers 中添加 MCP 求解器：

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

5. 保存配置并重启 Windsurf。
6. 通过 AI 智能体测试工具访问，验证部署。

安全配置 API 密钥（如需）

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

Claude

1. 确保已安装 Python 3.11+ 和 uv。
2. 按上述方法安装 MCP 求解器。
3. 找到 Claude 的配置文件并打开。
4. 添加 MCP 求解器服务器配置：

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

5. 重启 Claude，检查 MCP 工具可用性。

Cursor

1. 安装 Python 3.11+ 和 uv。
2. 按快速入门方式下载安装 MCP 求解器。
3. 编辑 Cursor 的配置文件（如 cursor.json）。
4. 添加 MCP 求解器：

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

5. 重启 Cursor 应用配置。

Cline

1. 配置 Python 3.11+ 与 uv。
2. 克隆并安装 MCP 求解器。
3. 打开 Cline 的配置文件。
4. 添加 MCP 求解器服务器条目：

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

5. 保存、重启 Cline 并确认工具访问。

**注意：**如需配置 API 密钥或其他敏感信息，请参考 Windsurf 示例将环境变量传递给服务器。

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先添加 MCP 组件，并将其连接到您的 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 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具访问该 MCP，使用其所有功能。请务必将 “mcp-solver” 替换为实际 MCP 服务器名称，并把 URL 换成您自己的 MCP 服务器地址。

概览

| Roots 支持 | ⛔ | 未提及 |

根据现有文档，MCP 求解器是专注于约束与优化问题求解的高专业性 MCP 服务器，工具定义完善，但暂不包含明确的提示词模板与资源。其安装、集成说明详尽，但未涉及 Roots 或采样等高级 MCP 功能支持。

MCP 评分

我们的评价：
MCP 求解器是一款高聚焦、学术性强的 MCP 服务器，集成了丰富的求解器与工具支持。虽未涵盖提示词模板与资源，影响其通用性，但在约束/优化类工作流中的核心功能表现出色。综合来看通用 MCP 评分为 7/10，若后续补充 prompt/resource 支持，评分还将提升。