インストール
claude mcp add mathlas -- uvx mathlas-mcp向いている人
Claude Code や Cursor で数学を進め、モデルに定理・定数・数列を作らせたくなく、API key も新たに申請したくない人向け。mathlas 自身は大規模モデルを走らせず、key 不要、無料。候補、判定、一覧、足場を出し、推論はあなたの AI が行う。
具体的な仕事は二つ。約 368 万件の索引で search_existing_math により本物の定理を取り戻す。または未知の定数に identify_constant（PSLQ と閉形式照合、50 桁精度）、整数列に identify_sequence（厳密な OEIS 項照合）。
公式リポジトリは単独行：
https://github.com/Archerkattri/mathlas
3分で最初の試行
公式のこの一行だけ。先に uv が必要。uv ドキュメントは単独行：
https://docs.astral.sh/uv/
続けて実行：
claude mcp add mathlas -- uvx mathlas-mcp
前提：uv がインストール済み。API key は不要。公式は nothing to install first と言うが、なお uv に依存する。
設定箇所：Claude Code は上の add。Cursor や他の MCP クライアントは stdio を同じ uvx mathlas-mcp に向ける。主経路として python -m mathlas.server を同時に開いてはいけない。サービスは公式 mcp SDK を優先し、未導入なら依存無しの stdio JSON-RPC に戻る。公式は必ず起動すると言う。
低リスクの第一歩：search_existing_math を呼び、3.68M 文書索引から既存定理を探す。これは検索で、データをモデルの推論に返し、あなたのリポジトリは変えない。成功の合図は候補や検索結果であり、新しい証明ではない。ツールは十二個、本ページはその一部だけを名指しする。残りを作ってはいけない。
「LLM 無し、API key 無し」をネットワーク無しやローカル読み取り無しと読んではいけない。uvx は本機プロセスを起こし、検索と検証は任意のローカルデータを読む。readOnlyHint が出てもゼロリスクではない。
利用ケース
ケース1：幻覚かもしれない定理を先に照合する。search_existing_math を呼び、3.68M 文書索引から本物の定理を探す。公式は断言検査に verify_numeric と verify_formal も挙げ、幻覚リスクゼロと述べる。verify_formal は Lean ツールチェーンが必要で、無いときは data/toolchain not available を明確に返し、答えを作らない。本ページにそれらのパラメータ表は無い。
ケース2：定数や整数列を見分ける。identify_constant を呼び、PSLQ と閉形式照合、精度は 50 桁と明記。または identify_sequence で厳密な OEIS 項照合。identify_sequence はローカル OEIS 副本が必要で、無いときは同様に正直に縮退し、偽ヒットではなく利用不可を返す。公式に入力形式の例は無い。
利用上の境界
API key は不要だが uv は必要。十二個のうち本ページが名指しするのは search_existing_math、verify_numeric、verify_formal、identify_constant、identify_sequence だけ。Lean やローカル OEIS が無いとツールは利用不可と言い、作らない。mathlas はデータだけ返し、証明はモデルが仕上げる。任意ローカルデータ未導入なら機能は縮む。公式は索引更新頻度、資源使用、取り消しを書いていない。「幻覚リスクゼロ」を検証ツールが本機に触れないと読んではいけない。