fermat-mcp - 支持數值與符號計算、繪圖，集成Matplotlib等庫的數學計算MCP服務器

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Fermat MCP

Fermat MCP是一個提供數學計算服務的FastMCP服務器，支持數值計算、符號計算和繪圖功能，集成了Matplotlib、NumPy和SymPy等庫。

開發者工具教育與學習工具 #數學計算 #繪圖工具 #符號計算 .Python

評分 : 2.5分

下載量 : 7.6K

更新時間 : 2025-07-24

打開站點

什麼是Fermat MCP?

Fermat MCP是一個FastMCP服務器，專門用於數學計算，包括數值計算、符號計算以及數據可視化。它集成了Matplotlib、NumPy和SymPy等工具，為用戶提供強大的數學處理能力。

如何使用Fermat MCP?

通過配置MCP服務器，您可以輕鬆地在Visual Studio Code、Windsurf或Gemini CLI中使用Fermat MCP進行數學計算。只需按照安裝說明設置服務器，即可開始執行各種數學任務。

適用場景

Fermat MCP適用於需要進行復雜數學計算、數據分析和圖形繪製的場景，如學術研究、工程分析和數據科學項目。

主要功能

數值計算

支持基本的算術運算、統計分析、線性代數和數組操作，滿足日常數值計算需求。

符號計算

利用SymPy庫進行代數運算、微積分、方程求解等符號計算，提升數學問題的精確度。

數據可視化

集成Matplotlib，支持多種圖表類型（如折線圖、散點圖、柱狀圖等）的創建，直觀展示數據關係。

跨平臺支持

可在Visual Studio Code、Windsurf和Gemini CLI等多種開發環境中使用，便於不同用戶群體的協作。

優勢

提供全面的數學計算功能，涵蓋數值和符號計算

易於集成到主流開發環境，提高工作效率

支持豐富的數據可視化選項，幫助理解複雜數據

侷限性

需要一定的技術背景來配置和使用服務器

對於非常複雜的計算可能需要較高的系統資源

部分高級功能可能需要額外的學習曲線

如何使用

安裝依賴

確保已安裝Python 3.12及以上版本，並安裝uv包以管理項目依賴。

克隆倉庫

從GitHub上克隆Fermat MCP項目到本地計算機。

配置服務器

根據使用的開發環境（如Visual Studio Code或Gemini CLI），在配置文件中添加Fermat MCP服務器的路徑。

啟動服務器

運行setup.sh腳本以啟動Fermat MCP服務器，準備進行數學計算。

使用案例

計算矩陣特徵值

使用Fermat MCP的NumPy模塊計算給定8x8矩陣的特徵值。

繪製函數圖像

在Visual Studio Code中使用Fermat MCP的Matplotlib功能繪製x²和sin(x)函數的圖像。

常見問題

Fermat MCP需要哪些依賴？

如何在Visual Studio Code中配置Fermat MCP？

Fermat MCP支持哪些數學計算？

🚀 Fermat MCP

本項目提供了一個用於數學計算的FastMCP服務器，支持數值計算、符號計算以及繪圖功能。

✨ 主要特性

1. mpl_mcp - Matplotlib集成

特性	描述
`plot_barchart`	繪製給定數據值的柱狀圖
`plot_scatter`	根據數據點創建散點圖
`plot_chart`	繪製折線圖、散點圖或柱狀圖
`plot_stem`	為離散數據創建桿狀圖
`plot_stack`	生成堆疊面積圖或堆疊柱狀圖
`eqn_chart`	繪製數學方程的圖形

2. numpy_mcp - NumPy集成

類別	操作
基礎數學	加法、減法、乘法、除法、冪運算、絕對值、指數、對數、平方根
三角函數	正弦、餘弦、正切
統計	均值、中位數、標準差、方差、最小值、最大值、最小值索引、最大值索引、百分位數
線性代數	點積、矩陣乘法、逆矩陣、行列式、特徵值、求解線性方程組、奇異值分解
矩陣操作	創建矩陣、全零矩陣、全一矩陣、填充矩陣、等差數列、等間距數列
數組操作	重塑形狀、扁平化、拼接、轉置、堆疊

3. sympy_mcp - SymPy集成

類別	操作
代數	化簡、展開、因式分解、合併同類項
微積分	求導、積分、極限、級數展開
方程求解	求解方程、解集求解、線性方程組求解、非線性方程組求解
矩陣操作	創建矩陣、行列式、逆矩陣、行最簡形、特徵值

📦 安裝指南

要求

Python 3.12 或更高版本（要安裝Python 3.12，請參考Python下載）
uv（要安裝uv，請參考uv安裝）

克隆倉庫

git clone https://github.com/abhiphile/fermat-mcp

Visual Studio Code、Windsurf

你可以在“MCP: 打開用戶配置”或“MCP: 打開工作區配置”中找到 mcp.json 文件。

將以下內容添加到你的 mcp.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "fmcp": {
      "command": "bash",
      "args": ["MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH/setup.sh"],
      "description": "fmcp服務器用於數學計算，包括數值計算、符號計算以及繪圖。"
    }
  }
}

Gemini CLI

打開位於 ~/.gemini/settings.json 的Gemini設置JSON文件，其中 ~ 是你的主目錄。
將以下內容添加到你的 settings.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "fmcp": {
      "command": "bash",
      "args": ["MCP_SERVER_ABSOLUTE_PATH/setup.sh"],
      "description": "fmcp服務器用於數學計算，包括數值計算、符號計算以及繪圖。"
    }
  }
}

通過Smithery安裝

要通過Smithery自動為本地使用安裝Fermat MCP，請執行以下命令：

npx -y @smithery/cli install @abhiphile/fermat-mcp --client gemini

💻 使用示例

基礎用法

使用Gemini CLI

╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│  > 能否使用fmcp服務器並使用numpy方法求這個8*8矩陣的特徵值：                  |
│    2 1 3 1 1 8 4 2                                                                                           │
│    6 6 0 7 1 4 6 1                                                                                           │
│    9 2 1 8 7 9 9 0                                                                                           │
│    2 5 6 6 9 8 0 1                                                                                           │
│    1 3 6 2 3 8 8 1                                                                                           │
│    9 4 2 2 1 2 2 9                                                                                           │
│    8 6 4 4 2 0 2 8                                                                                           │
│    0 0 0 6 6 7 5 6                                                                                           │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

 ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
 │ ✔  numpy_mcp_numerical_operation (fmcp MCP Server) {"a":[[2,1,3,1,1,8,4,2],[6,6,0,7,1,4,6,1],[9,2,1,8,7,9,9,0],[2,5,6,6,9,8,0,1],[1,3,… │
 │                                                                                                                                         │
 │    {"eigenvalues":["32.077244457548815+0j","-11.531090644775198+0j","-6.6653982146786195+0j","0.6715984762411508+3.37024850             │
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 │    4092694275j","0.1932161673963751-0.39527849111641133j","0.1932161673963751+0.39527849111641133j","-0.7979681696063214+0j             │
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 │    30304j","-0.037276545325188024+0j"],["-0.3042416233100104+0j","0.4027405071320744+0j","0.2343447346668298+0j","-0.119224             │
 │    87219398595+0.10317726668781271j","-0.11922487219398595-0.10317726668781271j","-0.3387759141362585+0.15790241128043445j"             │
 │    ,"-0.3387759141362585-0.15790241128043445j","0.11473144194899779+0j"],["-0.35389732755448017+0j","0.5359362131480812+0j"             │
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 │    5213691367+0j","-0.30122843153433887+0j","0.07858579556736099+0j","0.00042251379361638556-0.11670182367986544j","0.00042             │
 │    2513793616385556+0.11670182367986544j","-0.18590228871569267-0.2479130526139182j","-0.18590228871569267+0.247913052613918             │
 │    2j","-0.03374593856285834+0j"]]}                                                                                                     │
 ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 當然可以。以下是給定矩陣的特徵值：

  32.077244457548815
  -11.531090644775198
  -6.6653982146786195
  0.6715984762411508 + 3.3702485010270413j
  0.6715984762411508 - 3.3702485010270413j
  4.541270555490195 + 2.776364664923869j
  4.541270555490195 - 2.776364664923869j
  3.6935063384423428