本機で NumPy と作図を使って数学計算する

向いている人

本機で Python 3.12+ と uv を動かせ、助手に数値、記号計算、作図をさせたい人向け。Fermat MCP は FastMCP サービスで、数値、記号、作図をまとめる。説明は NumPy、SymPy、Matplotlib に揃える。

必須前提は Python 3.12 以上。導入説明は https://www.python.org/downloads/ を指し、クローンしたリポジトリから uv で server.py を起動する。公式設定の --directory は作者機の /home/ty/Repositories/fermat-mcp を指す。自分のクローン経路に必ず替える。そのまま写さない。

リポジトリをクローンできない、またはリモート導入コマンド一本だけ欲しい人には向かない。Smithery の gemini 導入は別経路であり主経路ではない。作図結果を保証されたディスク経路だと思う人にも向かない。現行説明は画像の書き先を書いていない。

3分で初回試行

公式のローカル起動は uv で、リポジトリディレクトリ内で server.py を run する。設定場所はホストの MCP 項目：command は uv、args は --directory、自分のクローン経路、run、server.py。先に本機 Python が 3.12 以上で uv が入っていることを確認する。

初回は線形代数の計算、例えば det または dot。説明は Linear Algebra の下に dot、matmul、inv、det、eig、solve、svd を列挙する。det または dot を選び、手計算で照合できる小数を使う。成功の合図は数値が返り、手計算と一致すること。inv と solve は新しい行列を得る。計算ではあるが、最初から作図しない。

現行説明にこれらの関数のパラメータ表はない。追加フラグを捏造しない。計算は本機。入力行列は助手コンテキストに入る。未公開データを入れない。

利用例

例 1：線形代数の問題を解く。列挙済みの eig、solve、svd などを使う。固有値と連立方程式の照合向き。現行説明は関数名表だけで次元制限はない。記号計算は微積分と方程式求解と概括されるが、記号ツール名は列挙されていない。名前が欠けたら捏造しない。

例 2：棒グラフを描く。plot_barchart を呼ぶ。説明は Plots bar charts of given data values 一連の数を図にする向き。現行説明は plot_scatter、plot_chart、plot_stem、plot_stack、eqn_chart にも触れる。初回は plot_barchart で足りる。作図はファイル書きまたは画像返却の可能性があり、経路は未記載。ディスクに触れないと仮定しない。確認点は棒の高さが入力と一致すること。

利用上の境界

Python 3.12+ と uv が必須。主経路はローカルクローンと server.py。Smithery の npx -y @smithery/cli install @abhiphile/fermat-mcp --client gemini を既定にしない。作者ディレクトリは汎用経路ではない。

ツールは数値、記号、作図の三塊だが、記号ツール名はほとんど未列。現行説明に認証、ポート、リモート配備はない。作図と行列は本機セッションに入る。失敗コードと画像形式は出ていない。