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mcp-wolframalpha

该项目实现了一个MCP服务器,用于与Wolfram Alpha API交互,使聊天应用能执行计算查询并获取结构化知识。包含基于Gemini的MCP客户端示例,展示如何将大语言模型连接到MCP服务器,实现与Wolfram Alpha知识引擎的实时交互。

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README

🚀 MCP Wolfram Alpha(客户端 + 服务器)

本项目可将Wolfram Alpha无缝集成至您的聊天应用程序,实现高级对话功能。通过搭建MCP(模型上下文协议)服务器与Wolfram Alpha API对接,能让聊天应用执行计算查询并检索结构化知识。同时,还提供使用Gemini(通过LangChain)的MCP客户端示例,助力大型语言模型实时与Wolfram Alpha知识引擎交互。

🚀 快速开始

本项目实现了一个MCP服务器,可与Wolfram Alpha API接口,让聊天应用具备强大的计算查询和知识检索能力。同时提供的MCP客户端示例,能帮助开发者快速将大型语言模型接入,实现与Wolfram Alpha的实时交互。

✨ 主要特性

  • Wolfram|Alpha集成:用于数学、科学和数据查询。
  • 模块化架构:易于扩展以支持其他API和功能。
  • 多客户端支持:无缝处理来自多个客户端或界面的交互。
  • MCP客户端示例:使用Gemini(通过LangChain)。

📦 安装指南

克隆仓库

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

cd mcp-wolframalpha

设置环境变量

基于示例创建一个.env文件:

  • WOLFRAM_API_KEY=your_wolframalpha_appid
  • GeminiAPI=your_google_gemini_api_key (可选,如果使用以下客户端方法)

安装依赖项

pip install -r requirements.txt

配置

与VSCode MCP服务器一起使用:

  1. 在项目根目录下创建一个.mcp.json文件。
  2. 使用configs/vscode_mcp.json中的示例作为模板。
  3. 有关更多详细信息,请参阅VSCode MCP服务器指南

与Claude Desktop一起使用:

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

💻 使用示例

基础用法

此项目包含一个LLM客户端,用于与MCP服务器通信。

作为CLI工具运行

  • 需要:GeminiAPI
  • 直接从命令行运行客户端:
python main.py

高级用法

Docker

构建并在Docker容器中运行客户端:

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

docker run -it wolframalpha
help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端