MCP Wolfram Alpha

🚀 MCP 鄭和サーバー

MCP 鄭和サーバーは、Go 言語で開発された MCP サーバーで、Wolfram Alpha API へのアクセスを提供します。これにより、MCP クライアント（例えば Claude Desktop）が計算タスクの実行、科学データの取得、構造化知識の検索を行うことができます。

🚀 クイックスタート

MCP 鄭和サーバーを使用することで、LLM の数値計算タスクを Wolfram Alpha に委託し、精度を向上させ、リソースの浪費を減らすことができます。以下に、構築、実行、使用方法の基本的な手順を示します。

✨ 主な機能

• MCP 互換性：MCP プロトコルをサポートし、様々な MCP クライアントと互換性があります。
• Wolfram Alpha 統合：Wolfram Alpha API へのアクセスを提供し、その強力な計算能力を活用します。
• 設定オプション：単位系、国コード、言語コードなどの設定オプションをサポートし、異なるユーザーのニーズに対応します。

📦 インストール

要求

• 技術要件：Go 1.20 以上のバージョンがインストールされている必要があります。
• API アクセス：Wolfram Alpha の API ID を取得し、正しく設定する必要があります。

構築と実行

構築：

make deps
make build

実行：

./mcp-wolfram-alpha server --config /path/to/config.yml

💻 使用例

基本的な使用法

サーバーの設定

サーバーは YAML ファイルで設定できます。例：

# サンプル設定ファイル
MCP_Servers:
  wolfram-alpha:
    enable: true
    bind: "0.0.0.0:9001"
    config_path: "/path/to/config.yml"

また、環境変数（LOG_PATH や WOLFRAM_APP_ID）を使用した設定もサポートしています。

wolfram_query ツールの使用

ツールは以下のパラメータをサポートします：

{
  "query": "", // 必須フィールド、Wolfram Alpha のクエリ内容
  "max_chars": 2000, // 最大返却文字数、デフォルトは 2000
  "units": "metric", // 単位系、選択肢：metric または nonmetric
  "country_code": "JP", // 国コード、例：JP は日本
  "language_code": "en", // 言語コード、デフォルトは en（英語）
  "show_steps": true // 数学問題のステップバイステップの解答を表示するかどうか、デフォルトは false
}

Claude Desktop への統合

claude_desktop_config.json ファイルを編集します：

{
  "mcpServers": {
    "wolfram-alpha": {
      "command": "/path/to/bin/mcp-wolfram-alpha",
      "args": ["server", "--config", "/path/to/config.yml"],
      "env": {
        "LOG_PATH": "/path/to/logs/mcp-wolfram.log",
        "WOLFRAM_APP_ID": "YOUR_WOLFRAM_ALPHA_APP_ID"
      }
    }
  }
}

高度な使用法

設定が完了したら、Claude Desktop を通じて以下のような質問をすることができます：

• “x^3 の導関数は何ですか？”
• “地球から火星までの距離を計算してください”
• “金の原子量は何ですか？”
• “100 キロメートルをマイルに変換してください”
• “方程式 x^2 + 3x - 4 = 0 を解いてください”

Claude Desktop は自動的にこの MCP サーバーを介して Wolfram Alpha から答えを取得します。

📚 ドキュメント

この MCP サーバーの目的と利点

目的

この MCP サーバーは、LLM の数値計算タスクを Wolfram Alpha に委託することで、精度を向上させ、リソースの浪費を減らします。

利点

• 問題背景：LLM は数値計算を処理する際に、計算精度や過度の計算リソース消費などの制限があります。
• 解決策：このサーバーを通じて、LLM は複雑な計算タスクを専門の計算エンジンである Wolfram Alpha にアウトソーシングすることができ、答えの精度を向上させ、不要な計算リソースの消費を減らすことができます。

🔧 技術詳細

エラー処理

サーバーは、認証エラー、無効な入力、ネットワーク問題、タイムアウト、サーバー側のエラーなど、詳細なエラー情報を提供し、ログを記録して問題のトラブルシューティングを容易にします。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。

作者

cnosuke (github.com/cnosuke)