Wolframalpha LLM

🚀 WolframAlpha 大規模言語モデル MCP サーバー

このサーバーは、WolframAlpha の大規模言語モデル API へのアクセスを提供する Model Context Protocol (MCP) サーバーです。https://products.wolframalpha.com/llm-api/documentation

✨ 主な機能

• 自然言語での質問を通じて、WolframAlpha の大規模言語モデル API を利用できます。
• 複雑な数学問題の解答が可能です。
• 科学、物理、歴史、地理などの分野の質問に対応します。
• LLM が消費しやすい構造化されたレスポンスを取得できます。
• 簡略化された回答と、異なる部分を含む詳細な回答の両方をサポートしています。

📦 インストール

git clone https://github.com/Garoth/wolframalpha-llm-mcp.git
npm install

📚 ドキュメント

利用可能なツール

• ask_llm：WolframAlpha に質問し、構造化された LLM フレンドリーなレスポンスを取得します。
• get_simple_answer：簡略化された回答を取得します。
• validate_key：WolframAlpha API キーを検証します。

設定

1. developer.wolframalpha.com から、あなたの WolframAlpha API キーを取得します。
2. それを VSCode のグローバルストレージ設定ファイル（例: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "wolframalpha": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/wolframalpha-mcp-server/build/index.js"],
      "env": {
        "WOLFRAM_LLM_APP_ID": "your-api-key-here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "ask_llm",
        "get_simple_answer",
        "validate_key"
      ]
    }
  }
}

開発

テストの設定

テストは、正確なレスポンスを確保するために、実際の API 呼び出しを使用します。テストを実行するには：

1. サンプル環境ファイルをコピーします。

cp .env.example .env

2. .env ファイルを編集し、あなたの WolframAlpha API キーを追加します。

WOLFRAM_LLM_APP_ID=your-api-key-here

注意: .env ファイルは、機密情報のコミットを防ぐために Git で無視されます。 3. テストを実行します。

npm test

ビルド

npm run build

📄 ライセンス

MIT