MCP

Auf diesem Rechner mit NumPy und Plots rechnen

Geeignet, lokal server.py mit uv auf Python 3.12+ zu starten und lineare Algebra oder ein Balkendiagramm zu machen, wenn Sie --directory durch Ihren Klonpfad ersetzen.

Official source · fermat-mcp

Install

uv --directory /home/ty/Repositories/fermat-mcp run server.py

Für wen

Für alle, die Python 3.12+ und uv schon lokal ausführen und einen Assistenten für Numerik, Symbolik oder Plots wollen. Fermat MCP ist ein FastMCP-Dienst, der Numerik, Symbolik und Plotten bündelt. Docs richten es an NumPy, SymPy und Matplotlib aus.

Harte Voraussetzung: Python 3.12 oder neuer. Installationshinweise zeigen auf https://www.python.org/downloads/ und starten server.py mit uv aus einem geklonten Repo. Das --directory der offiziellen Config zeigt auf /home/ty/Repositories/fermat-mcp auf der Autorenmaschine; ersetzen Sie es durch Ihren Klonpfad. Nicht abschreiben.

Nicht für Menschen, die das Repo nicht klonen können oder nur einen Remote-Install-Befehl wollen. Die Smithery-gemini-Installation ist ein anderer Weg, nicht der Hauptweg. Auch nicht, wenn Plotausgaben als garantierter Dateipfad gelten — aktuelle Docs sagen nicht, wohin Bilder geschrieben werden.

Erster Versuch in 3 Minuten

Offizieller lokaler Start ist uv, server.py im Repo-Verzeichnis. Config im MCP-Eintrag des Hosts: command ist uv, args sind --directory, Ihr Klonpfad, run, server.py. Zuerst Python mindestens 3.12 und uv installiert prüfen.

Beim ersten Mal eine lineare-Algebra-Rechnung, zum Beispiel det oder dot. Docs listen unter Linear Algebra: dot, matmul, inv, det, eig, solve, svd. Wählen Sie det oder dot und wenige Dezimalzahlen zum Handprüfen. Erfolgssignal: eine Zahl kommt zurück und stimmt mit der Handrechnung. inv und solve liefern eine neue Matrix; noch Rechnung, aber nicht mit einem Plot beginnen.

Keine Parametertabellen. Keine Extra-Flags erfinden. Rechnung läuft lokal; Eingabematrizen landen im Assistentenkontext. Keine unveröffentlichten Daten einfügen.

Anwendungsfälle

Fall 1: ein lineares-Algebra-Problem lösen. Gelistete eig, solve, svd usw. Zum Prüfen von Eigenwerten und Gleichungssystemen. Nur Funktionsnamentabelle, keine Dimensionsgrenzen. Symbolik wird als Analysis und Gleichunglösen zusammengefasst, ohne Symbol-Toolnamen; fehlende Namen nicht erfinden.

Fall 2: ein Balkendiagramm. plot_barchart aufrufen, beschrieben als Plots bar charts of given data values Eine Zahlenmenge zur Abbildung machen. Docs nennen auch plot_scatter, plot_chart, plot_stem, plot_stack, eqn_chart; beim ersten Mal reicht plot_barchart. Plotten kann eine Datei schreiben oder ein Bild zurückgeben; der Pfad fehlt. Nicht annehmen, die Platte bleibe unberührt. Bestätigung: Balkenhöhen entsprechen der Eingabe.

Grenzen

Python 3.12+ und uv Pflicht. Hauptweg ist lokaler Klon plus server.py; die Smithery-Zeile npx -y @smithery/cli install @abhiphile/fermat-mcp --client gemini nicht als Standard. Das Autorenverzeichnis ist kein universeller Pfad.

Tools teilen sich in Numerik, Symbolik und Plotten, Symbol-Toolnamen fast ungenannt. Keine Auth, kein Port, kein Remote-Deploy. Plots und Matrizen betreten die lokale Sitzung. Fehlercodes und Bildformate fehlen.