MCP Wolframalpha

🚀 MCP Wolfram Alpha（クライアント + サーバ）

このプロジェクトは、Wolfram Alphaをチャットアプリケーションにシームレスに統合することができます。MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバを実装し、Wolfram Alpha APIとのインターフェースを提供します。これにより、チャットベースのアプリケーションは計算クエリを実行し、構造化された知識を取得し、高度な対話機能を実現することができます。また、Gemini（LangChain経由）を使用したMCPクライアントのサンプルも含まれており、大規模言語モデルをMCPサーバに接続し、Wolfram Alpha知識エンジンとのリアルタイムな対話を実現する方法を示しています。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、Wolfram Alphaをチャットアプリケーションに統合するためのMCPサーバとクライアントを提供します。以下の手順に従って、セットアップと使用を開始してください。

✨ 主な機能

• Wolfram|Alpha統合：数学、科学、データのクエリに使用できます。
• モジュール化アーキテクチャ：他のAPIや機能をサポートするために簡単に拡張できます。
• 複数クライアントサポート：複数のクライアントやインターフェースからのインタラクションをシームレスに処理します。
• MCPクライアントサンプル：Gemini（LangChain経由）を使用した例が含まれています。

📦 インストール

リポジトリのクローン

git clone https://github.com/ricocf/mcp-wolframalpha.git

cd mcp-wolframalpha

環境変数の設定

サンプルに基づいて.envファイルを作成します。

• WOLFRAM_API_KEY=your_wolframalpha_appid
• GeminiAPI=your_google_gemini_api_key (以下のクライアントメソッドを使用する場合、オプション)

依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

設定

VSCode MCPサーバと一緒に使用する場合：

1. プロジェクトのルートディレクトリに.mcp.jsonファイルを作成します。
2. configs/vscode_mcp.jsonのサンプルをテンプレートとして使用します。
3. 詳細については、VSCode MCPサーバガイドを参照してください。

Claude Desktopと一緒に使用する場合：

{
  "mcpServers": {
    "WolframAlphaServer": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/path/to/src/core/server.py"
      ]
    }
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

このプロジェクトには、MCPサーバと通信するためのLLMクライアントが含まれています。

CLIツールとして実行

• 必要条件：GeminiAPI
• コマンドラインから直接クライアントを実行します。

python main.py

Docker

Dockerコンテナでクライアントをビルドして実行します。

docker build -t wolframalpha -f .devops/llm.Dockerfile .

docker run -it wolframalpha