Hacer matemáticas en esta máquina con NumPy y gráficos

Para quién

Para quien ya puede ejecutar Python 3.12+ y uv en esta máquina y quiere que un asistente haga numérico, simbólico o gráficos. Fermat MCP es un servicio FastMCP que junta numérico, simbólico y trazado. La documentación lo alinea con NumPy, SymPy y Matplotlib.

Requisito duro: Python 3.12 o superior. Las notas de instalación apuntan a https://www.python.org/downloads/ y a arrancar server.py con uv desde un repositorio clonado. El --directory de la config oficial apunta a /home/ty/Repositories/fermat-mcp en la máquina del autor; debes cambiarlo por la ruta de tu clon. No lo copies tal cual.

No encaja si no puedes clonar, o solo quieres un comando de instalación remota. La instalación Smithery gemini es otro camino, no el principal. Tampoco si tratas el gráfico como una ruta de disco garantizada: la documentación no dice dónde se escriben las imágenes.

Primer intento en 3 minutos

El arranque local oficial es uv, run server.py dentro del directorio del repositorio. Config en la entrada MCP del anfitrión: command es uv, args son --directory, tu ruta de clon, run, server.py. Confirma primero Python al menos 3.12 y uv instalado.

En el primer intento, un cálculo de álgebra lineal, por ejemplo det o dot. Bajo Linear Algebra listan dot, matmul, inv, det, eig, solve, svd. Elige det o dot y unos decimales que puedas comprobar a mano. Señal de éxito: vuelve un número y coincide con el cálculo manual. inv y solve dan una matriz nueva; sigue siendo cálculo, pero no empieces por un gráfico.

No hay tablas de parámetros. No inventes banderas extra. El cálculo corre aquí; las matrices de entrada entran en el contexto del asistente. No metas datos no publicados.

Casos de uso

Caso 1: resolver un problema de álgebra lineal. Usa eig, solve, svd ya listados, etc. Encaja para comprobar autovalores y sistemas. Solo hay tabla de nombres, sin límites de dimensión. Lo simbólico se resume como cálculo y resolución de ecuaciones, sin nombres de herramientas simbólicas; si falta un nombre, no lo inventes.

Caso 2: dibujar un gráfico de barras. Llama plot_barchart, descrito como Plots bar charts of given data values Convertir un conjunto de números en figura. También mencionan plot_scatter, plot_chart, plot_stem, plot_stack, eqn_chart; en el primer intento basta plot_barchart. El trazado puede escribir un archivo o devolver una imagen; la ruta no está escrita. No asumas que el disco no se toca. Confirmación: las alturas de barra coinciden con la entrada.

Límites de uso

Debe ser Python 3.12+ y uv. El camino principal es un clon local más server.py; no tomes npx -y @smithery/cli install @abhiphile/fermat-mcp --client gemini como predeterminado. El directorio del autor no es una ruta universal.

Las herramientas se parten en numérico, simbólico y gráficos, pero casi no hay nombres de herramientas simbólicas. No hay autenticación, puerto ni despliegue remoto. Gráficos y matrices entran en la sesión local. No dan códigos de fallo ni formatos de imagen.