Добавить сервер
clouatre-labs/math-mcp-learning-server
  1. Каталог MCP
  2. clouatre-labs/math-mcp-learning-server

clouatre-labs/math-mcp-learning-server

от 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.
GithubPyPiСайт сервера

math-mcp-learning-server

PyPI Python License REUSE OpenSSF Best Practices

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:
calculateвнешний мир

Безопасно вычисляет математические выражения с поддержкой базовых операций и математических функций. Поддерживаемые операции: +, -, *, /, **, () Поддерживаемые функции: sin, cos, tan, log, sqrt, abs, pow Примеры: - "2 + 3 * 4" → 14 - "sqrt(16)" → 4.0 - "sin(3.14159/2)" → 1.0

Математический калькулятор

Параметры
  • expressionstringобязательный
compound_interest

Вычисляет сложный процент 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 = время в годах

Параметры
  • compounds_per_yearinteger
  • principalnumberобязательный
  • ratenumberобязательный
  • timenumberобязательный
convert_units

Преобразует одни единицы измерения в другие. Поддерживаемые типы единиц: - длина: mm, cm, m, km, in, ft, yd, mi - вес: g, kg, oz, lb - температура: c, f, k (Celsius, Fahrenheit, Kelvin)

Параметры
  • from_unitstringобязательный
  • to_unitstringобязательный
  • unit_typestringобязательный
  • valuenumberобязательный
create_histogram

Создаёт статистические гистограммы (нужен matplotlib).

Статистическая гистограмма

Параметры
  • binsinteger

    Число интервалов гистограммы (по умолчанию: 20)

  • datanumber[]обязательный

    Список числовых значений

  • titlestring

    Заголовок диаграммы

load_variable

Загружает ранее сохранённый результат вычислений из рабочей области.

Параметры
  • namestringобязательный

    Имя переменной для загрузки

matrix_determinant

Вычисляет определитель квадратной матрицы.

Параметры
  • matrixnumber[][]обязательный

    Квадратная матрица (n x n)

matrix_eigenvalues

Вычисляет собственные значения квадратной матрицы.

Параметры
  • matrixnumber[][]обязательный

    Квадратная матрица (n x n)

matrix_inverse

Вычисляет обратную матрицу квадратной матрицы.

Параметры
  • matrixnumber[][]обязательный

    Квадратная матрица (n x n)

matrix_multiply

Умножает две матрицы с помощью NumPy.

Параметры
  • matrix_anumber[][]обязательный

    Первая матрица (m x n)

  • matrix_bnumber[][]обязательный

    Вторая матрица (n x p)

matrix_transpose

Транспонирует матрицу (меняет местами строки и столбцы).

Параметры
  • matrixnumber[][]обязательный

    Входная матрица

plot_box_plot

Строит диаграмму размаха (box plot) для сравнения распределений (требуется matplotlib).

Ящик с усами

Параметры
  • colorstring | null

    Цвет ящика с усами (название или hex-код, например 'blue', '#2E86AB')

  • data_groupsnumber[][]обязательный

    Список групп данных для сравнения

  • group_labelsstring[] | null

    Метки для каждой группы (необязательно)

  • titlestring

    Заголовок диаграммы

  • y_labelstring

    Подпись оси Y

plot_financial_line

Генерирует и строит график синтетических финансовых ценовых данных (требуется matplotlib). Создаёт реалистичные паттерны движения цен для учебных целей. Не использует реальные рыночные данные.

Финансовый линейный график

Параметры
  • colorstring | null

    Цвет линии (название или hex-код, например, 'blue', '#2E86AB')

  • daysinteger

    Количество дней для генерации (по умолчанию: 30)

  • start_pricenumber

    Начальное значение цены (по умолчанию: 100.0)

  • trendstring

    Рыночный тренд ('bullish', 'bearish' или 'volatile')

plot_function

Строит графики математических функций (требуется matplotlib).

Function Plotter

Параметры
  • expressionstringобязательный

    Математическое выражение для построения графика (например, "x**2", "sin(x)")

  • num_pointsinteger

    Количество точек для построения графика (по умолчанию: 100)

  • x_rangeunknown[]обязательный

    Кортеж (min, max) для диапазона оси X

plot_line_chart

Создаёт линейный график по точкам данных (требуется matplotlib).

Линейный график

Параметры
  • colorstring | null

    Цвет линии (название или hex-код, например, 'blue', '#2E86AB')

  • show_gridboolean

    Показывать ли линии сетки

  • titlestring

    Заголовок диаграммы

  • x_datanumber[]обязательный

    Точки данных по оси X

  • x_labelstring

    Подпись оси X

  • y_datanumber[]обязательный

    Точки данных по оси Y

  • y_labelstring

    Подпись оси Y

plot_scatter_chart

Создаёт диаграмму рассеяния по точкам данных (требуется matplotlib).

Диаграмма рассеяния

Параметры
  • colorstring | null

    Цвет точки (имя или hex-код, например, 'blue', '#2E86AB')

  • point_sizeinteger

    Размер точек диаграммы рассеяния (по умолчанию: 50)

  • titlestring

    Заголовок диаграммы

  • x_datanumber[]обязательный

    Точки данных по оси X

  • x_labelstring

    Подпись оси X

  • y_datanumber[]обязательный

    Точки данных по оси Y

  • y_labelstring

    Подпись оси Y

save_calculation

Сохраняет вычисление в постоянное рабочее пространство (переживает перезапуски).

Сохраняет расчёт в рабочей области

Параметры
  • expressionstringобязательный

    Математическое выражение

  • namestringобязательный

    Имя переменной, под которым сохранять

  • resultnumberобязательный

    Вычисленный результат

statisticsтолько чтение

Выполняет статистические расчёты по списку чисел. Доступные операции: mean, median, mode, std_dev, variance

Статистический анализ

Параметры
  • numbersnumber[]обязательный
  • operationstringобязательный
0.12.5основная
0.12.3
0.12.2
0.12.1
0.12.0
0.11.5
0.11.4
0.11.3
0.11.2
0.11.1
0.11.0
0.10.3
0.10.2
0.10.1
0.10.0
0.9.2
0.9.1
0.9.0
0.8.2
0.8.1
0.8.0
0.7.5
0.7.4
0.7.3
0.7.1
0.7.0
0.6.7
0.6.6
0.6.5
0.6.4
0.6.3
0.6.2
0.6.1
0.6.0
0.5.0
0.4.0
0.3.2
0.3.1
0.3.0
0.2.0
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить clouatre-labs/math-mcp-learning-server:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ]
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ]
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"math-mcp-learning-server[scientific,plotting]\"]}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ]
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz -- uvx math-mcp-learning-server[scientific,plotting]

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"math-mcp-learning-server[scientific,plotting]\"]}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz -- uvx math-mcp-learning-server[scientific,plotting]

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz]
command = "uvx"
args = ["math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"]
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите clouatre-labs/math-mcp-learning-server, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx math-mcp-learning-server[scientific,plotting]

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ]
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz
    command: uvx
    args:
      - "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "clouatre-labs-math-mcp-learning-server-hv7sr67ucz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "math-mcp-learning-server[scientific,plotting]"
      ]
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

RohanMuppa/brightspace-mcp-server

RohanMuppa/brightspace-mcp-server

от rohanmuppa

MCP сервер для прямого доступа к курсам Brightspace через ИИ-ассистентов. Позволяет запрашивать оценки, дедлайны и объявления. Полезен студентам, работающим с Claude, ChatGPT или Cursor в вузах, использующих D2L.

TypeScript⭐ 59
rember/rember-mcp

rember/rember-mcp

от rember

Сервер Rember через MCP создаёт флеш-карточки для запоминания с интервальными повторениями — прямо из чатов с ИИ или PDF. Полезен студентам и всем, кто учится. Просто попросите «помоги запомнить» или «создай карточки», и инструмент сгенерирует заметки в Rember.

TypeScript⭐ 63
anki-mcp/anki-mcp-desktop

anki-mcp/anki-mcp-desktop

от anki-mcp

Управляет колодами и карточками Anki: создаёт заметки, редактирует поля, проводит повторения по расписанию и синхронизирует с AnkiWeb.

TypeScript⭐ 521
r-huijts/ethics-check-mcp

r-huijts/ethics-check-mcp

от r-huijts

MCP сервер превращает ИИ в спарринг-партнера, прерывая комфортные беседы и оспаривая ваши предположения. Помогает выявлять когнитивные искажения, избегать предвзятости подтверждения и принимать осознанные решения. Для тех, кто ценит критическое мышление.

TypeScript⭐ 5
jinzcdev/leetcode-mcp-server

jinzcdev/leetcode-mcp-server

от jinzcdev

MCP сервер для LeetCode: поиск задач, получение решений и профилей, отправка кода. Помогает разработчикам автоматизировать подготовку к собеседованиям и отслеживать прогресс в алгоритмах.

TypeScript⭐ 154
ujisati/anki-mcp

ujisati/anki-mcp

от ujisati

MCP сервер для работы с флеш-карточками Anki через AnkiConnect. Предоставляет инструменты для управления колодами, заметками, карточками, моделями и медиа. Полезен для автоматизации создания и редактирования карточек, интеграции с ИИ-помощниками.

Python⭐ 7
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин