Каталог MCP
clouatre-labs/math-mcp-learning-server

clouatre-labs/math-mcp-learning-server

Name: clouatre-labs/math-mcp-learning-server
Availability: InStock
Author: clouatre-labs

Образовательный MCP сервер с 17 инструментами для математических вычислений, статистики, работы с матрицами и визуализации. Подходит студентам, преподавателям и разработчикам. Поддерживает облачный хостинг и персистентное рабочее пространство.

README

17 инструментов

Версии

Установить сервер

math-mcp-learning-server

$PyPI$ $Python$ $REUSE$

Educational MCP server with 17 tools, persistent workspace, and cloud hosting. Built with FastMCP and the official Model Context Protocol Python SDK.

Available on the MCP Registry (io.github.clouatre-labs/math-mcp-learning-server) and PyPI.

Demo

$math-mcp Demo$

See CONTRIBUTING.md for instructions to record your own demo.

Quick Start

Cloud (No Installation)

Connect your MCP client to the hosted server:

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "math-cloud": {
      "transport": "http",
      "url": "https://math-mcp.fastmcp.app/mcp"
    }
  }
}

Local Installation

{
  "mcpServers": {
    "math": {
      "command": "uvx",
      "args": ["math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"]
    }
  }
}

For other installation options (basic, scientific-only, plotting-only), see CONTRIBUTING.md.

Tools

Category	Tool	Description
Workspace	`workspace_save`	Save calculations to persistent storage
	`workspace_load`	Retrieve previously saved calculations
Math	`calc_expression`	Safely evaluate mathematical expressions
	`calc_statistics`	Statistical analysis (mean, median, mode, std_dev, variance)
	`calc_interest`	Calculate compound interest for investments
	`calc_units`	Convert between units (length, weight, temperature)
Matrix	`matrix_multiply`	Multiply two matrices
	`matrix_transpose`	Transpose a matrix
	`matrix_determinant`	Calculate matrix determinant
	`matrix_inverse`	Calculate matrix inverse
	`matrix_eigenvalues`	Calculate eigenvalues
Visualization	`plot_function`	Plot mathematical functions
	`plot_histogram`	Create statistical histograms
	`plot_line_chart`	Create line charts
	`plot_scatter`	Create scatter plots
	`plot_box_plot`	Create box plots
	`plot_financial_line`	Create financial line charts

Инструменты были проиндексированы: 09.09.2026

calc_expressionтолько чтениеидемпотентный

Безопасно вычисляет математические выражения с поддержкой базовых операций и математических функций. Поддерживаемые операции: +, -, *, /, **, () Поддерживаемые функции: sin, cos, tan, log, sqrt, abs, pow Примечание: Используйте этот инструмент для вычисления одного математического выражения. Чтобы вычислить описательные статистики по списку чисел, используйте вместо этого инструмент статистики. Примеры: - "2 + 3 * 4" → 14 - "sqrt(16)" → 4.0 - "sin(3.14159/2)" → 1.0

Математический калькулятор

Параметры

expressionstringобязательный
Mathematical expression to evaluate. Supports +, -, *, /, **, and math functions (sin, cos, sqrt, log, etc.). Example: '2 * sin(pi/4) + sqrt(16)'

calc_interestтолько чтениеидемпотентный

Вычисляет сложные проценты для инвестиций. Формула: A = P(1 + r/n)^(nt) Где: - P = основная сумма - r = годовая процентная ставка (в виде десятичной дроби) - n = количество начислений процентов в год - t = срок в годах Примеры: - compound_interest(10000, 0.05, 5) # $10,000 под 5% на 5 лет → $12,762.82 - compound_interest(5000, 0.03, 10, 12) # $5,000 под 3% с ежемесячной капитализацией → $6,744.25

Калькулятор сложных процентов

Параметры

compounds_per_yearinteger
Compounding frequency per year (must be > 0): 12=monthly, 365=daily
principalnumberобязательный
Initial investment amount in dollars (must be > 0), e.g. 1000.0
ratenumberобязательный
Annual interest rate as decimal 0.0-1.0 (e.g. 0.05 = 5%). If entering a percentage, divide by 100 first.
timenumberобязательный
Investment time in years (must be > 0), e.g. 10.0

calc_statisticsтолько чтениеидемпотентный

Выполняет статистические вычисления по списку чисел. Доступные операции: mean, median, mode, std_dev, variance Примечание: Используйте этот инструмент для вычисления описательных статистик по списку чисел. Чтобы вычислить одно математическое выражение, используйте вместо этого инструмент calculate. Примеры: statistics([1.0, 2.5, 3.0, 4.5, 5.0], "mean") # Возвращает 3.2 statistics([1.0, 2.5, 3.0, 4.5, 5.0], "std_dev") # Возвращает ~1.58

Статистический анализ

Параметры

numbersnumber[]обязательный
List of numbers to compute descriptive statistics on. Example: [1.0, 2.5, 3.0, 4.5, 5.0]
operationstringобязательный
Statistical operation to perform. Allowed values: mean, median, mode, std_dev, variance

calc_unitsтолько чтениеидемпотентный

Конвертирует между разными единицами измерения. Поддерживаемые типы единиц: - length: mm, cm, m, km, in, ft, yd, mi - weight: g, kg, oz, lb - temperature: c, f, k (Celsius, Fahrenheit, Kelvin) Примеры: convert_units(5, "km", "mi", "length") # 5 километров → 3.11 мили convert_units(150, "lb", "kg", "weight") # 150 фунтов → 68.04 килограмма

Конвертер единиц измерения

Параметры

from_unitstringобязательный
Source unit abbreviation. Valid units depend on unit_type: length (mm, cm, m, km, in, ft, yd, mi), weight (g, kg, oz, lb), temperature (c, f, k)
to_unitstringобязательный
Target unit abbreviation. Valid units depend on unit_type: length (mm, cm, m, km, in, ft, yd, mi), weight (g, kg, oz, lb), temperature (c, f, k)
unit_typestringобязательный
Unit category: length, weight, or temperature
valuenumberобязательный
Numeric value to convert, e.g., 100.0

matrix_determinantтолько чтениеидемпотентный

Вычисляет определитель квадратной матрицы. Примечание: Требует NumPy. Вызывает ValueError, если NumPy недоступен. Примеры: matrix_determinant([[1, 2], [3, 4]]) matrix_determinant([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) # Единичная матрица

Определитель матрицы

Параметры

matrixnumber[][]обязательный
2D list of numbers representing a square matrix. Each inner list is a row. Example: [[1, 2], [3, 4]]

matrix_eigenvaluesтолько чтениеидемпотентный

Вычисляет собственные значения квадратной матрицы. Примечание: Требует NumPy. Вызывает ValueError, если NumPy недоступен. Примеры: matrix_eigenvalues([[4, 2], [1, 3]]) matrix_eigenvalues([[3, 0, 0], [0, 5, 0], [0, 0, 7]]) # Диагональная матрица

Собственные значения матрицы

Параметры

matrixnumber[][]обязательный
2D list of numbers representing a square matrix. Each inner list is a row. Example: [[4, 2], [1, 3]]

matrix_inverseтолько чтениеидемпотентный

Вычисляет обратную матрицу для квадратной матрицы. Примечание: Требуется NumPy. Вызывает ValueError, если NumPy недоступен. Примеры: matrix_inverse([[1, 2], [3, 4]]) matrix_inverse([[2, 0], [0, 2]]) # Диагональная матрица

Обратная матрица

Параметры

matrixnumber[][]обязательный
2D list of numbers representing a square matrix. Each inner list is a row. Example: [[1, 2], [3, 4]]

matrix_multiplyтолько чтениеидемпотентный

Перемножает две матрицы (A × B). Примечание: Требует NumPy. Вызывает ValueError, если NumPy недоступен. Примеры: matrix_multiply([[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]) matrix_multiply([[1, 2, 3]], [[1], [2], [3]])

Умножение матриц

Параметры

matrix_anumber[][]обязательный
2D list of numbers representing the first matrix. Each inner list is a row. Example: [[1, 2], [3, 4]]
matrix_bnumber[][]обязательный
2D list of numbers representing the second matrix. Each inner list is a row. Example: [[5, 6], [7, 8]]

matrix_transposeтолько чтениеидемпотентный

Транспонирует матрицу (меняет местами строки и столбцы). Примечание: Требует NumPy. Возбуждает ValueError, если NumPy недоступен. Примеры: matrix_transpose([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) matrix_transpose([[1], [2], [3]])

Транспонирование матрицы

Параметры

matrixnumber[][]обязательный
2D list of numbers representing the matrix. Each inner list is a row. Example: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

plot_box_plotтолько чтениеидемпотентный

Создаёт ящичную диаграмму для сравнения распределений (требуется matplotlib). Примеры: plot_box_plot([[1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10]], group_labels=["A", "B"]) plot_box_plot([[10, 20, 30], [15, 25, 35], [5, 15, 25]], title="Comparison")

Ящик с усами

Параметры

colorstring | null
Box color (name or hex code, e.g., 'blue', '#2E86AB')
data_groupsnumber[][]обязательный
List of data groups to compare, e.g., [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
group_labelsstring[] | null
Labels for each group, e.g., ['Group A', 'Group B']
titlestring
Chart title string, e.g., 'Distribution Comparison'
y_labelstring
Y-axis label, e.g., 'Values'

plot_financial_lineтолько чтениеидемпотентный

Генерирует синтетические данные о ценах на финансовые инструменты и строит их график (требуется matplotlib). Создаёт реалистичные паттерны движения цен в учебных целях. Не использует реальные рыночные данные. Примечание: Используйте для данных временных рядов цен с опциональным наложением скользящего среднего. Для обычных данных XY используйте plot_line_chart. Примеры: plot_financial_line(days=60, trend='bullish') plot_financial_line(days=90, trend='volatile', start_price=150.0, color='orange')

Финансовый линейный график

Параметры

colorstring | null
Line color (name or hex code, e.g., 'blue', '#2E86AB')
daysinteger
Number of days to generate, e.g., 30
start_pricenumber
Starting price value, e.g., 100.0
trendstring
Market trend direction

plot_functionтолько чтениеидемпотентный

Генерирует графики математических функций (требует matplotlib). Примеры: plot_function("x**2", (-5, 5)) plot_function("sin(x)", (-3.14, 3.14))

Function Plotter

Параметры

expressionstringобязательный
Mathematical expression to plot, e.g., "x2" or "sin(x)". Must be <= MAX_EXPRESSION_LENGTH characters. Example: "x2"
num_pointsinteger
Number of sample points to plot along x_range, e.g., 100
x_rangeunknown[]обязательный
X-axis range as (min, max), e.g., (-5.0, 5.0)

plot_histogramтолько чтениеидемпотентный

Создаёт статистические гистограммы (требуется matplotlib). Примеры: plot_histogram([1.0, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 5.0]) plot_histogram([10, 20, 30, 40, 50], bins=5, title="Test Scores")

Statistical Histogram

Параметры

binsinteger
Number of histogram bins, e.g., 20
datanumber[]обязательный
List of numeric values to bin, e.g., [1.0, 2.0, 2.5, 3.0]
titlestring
Chart title string, e.g., 'Data Distribution'

plot_line_chartтолько чтениеидемпотентный

Строит линейный график по точкам данных (требуется matplotlib). Примечание: Используйте для общих данных XY. Для временных рядов цен с опциональным скользящим средним используйте plot_financial_line вместо этого. Примеры: plot_line_chart([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], title="Squares") plot_line_chart([0, 1, 2], [0, 1, 4], color='red', x_label='Time', y_label='Distance')

Линейный график

Параметры

colorstring | null
Line color (name or hex code, e.g., 'blue', '#2E86AB')
show_gridboolean
Whether to display grid lines
titlestring
Chart title string, e.g., 'Squares'
x_datanumber[]обязательный
X-axis data points, e.g., [1, 2, 3, 4]
x_labelstring
X-axis label, e.g., 'Time'
y_datanumber[]обязательный
Y-axis data points, e.g., [1, 4, 9, 16]
y_labelstring
Y-axis label, e.g., 'Distance'

plot_scatterтолько чтениеидемпотентный

Создает точечную диаграмму из точек данных (требует matplotlib). Примеры: plot_scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], title="Correlation Study") plot_scatter([1, 2, 3], [2, 4, 5], color='purple', point_size=100)

Диаграмма рассеяния.

Параметры

colorstring | null
Point color (name or hex code, e.g., 'blue', '#2E86AB')
point_sizeinteger
Scatter point size in points^2, e.g., 50
titlestring
Chart title string, e.g., 'Correlation Study'
x_datanumber[]обязательный
X-axis data points, e.g., [1, 2, 3, 4]
x_labelstring
X-axis label, e.g., 'Variable X'
y_datanumber[]обязательный
Y-axis data points, e.g., [1, 4, 9, 16]
y_labelstring
Y-axis label, e.g., 'Variable Y'

workspace_loadтолько чтениеидемпотентный

Загружает ранее сохранённый результат вычислений из рабочей области. Примеры: load_variable("portfolio_return") # Возвращает сохранённый результат load_variable("circle_area") # Доступ между сеансами

Загружает переменную.

Параметры

namestringобязательный
Name of the variable to load from workspace, e.g., 'circle_area'

workspace_save

Сохраняет вычисление в постоянное рабочее пространство (переживает перезапуски). Примеры: save_calculation("portfolio_return", "10000 * 1.07^5", 14025.52) save_calculation("circle_area", "pi * 5^2", 78.54)

Сохраняет расчет в рабочую область.

Параметры

expressionstringобязательный
The mathematical expression that was evaluated. Example: 'pi * r**2'
namestringобязательный
Variable name for the saved calculation. Used to retrieve it later. Example: 'circle_area'
resultnumberобязательный
Numeric result of evaluating the expression, e.g., 78.54

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "uvx",
  "args": [
    "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
  ]
}

Нужен uvx

Сервер запускается через uvx
Без него ничего работать не будет.

Как установить uvx

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #198
Звезд на Github: 5
Форков на Github: 4
Загрузок: 3 252
Язык реализации: Python
Лицензия: NOASSERTION
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 09.09 в 03:16
Идентификатор: 7upgL-fqq_-p3uOT
Категории: Визуализация данных, Обработка изображений и видео, Обработка речи, Образование и обучение, Суммаризация текста