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claude mcp add mathlas -- uvx mathlas-mcp누구에게 맞나
Claude Code나 Cursor에서 수학을 밀고, 모델이 정리·상수·수열을 덜 지어내길 바라며 API key를 또 신청하고 싶지 않을 때. mathlas 자체는 대형 모델을 돌리지 않고 key가 필요 없으며 무료다. 후보, 판정, 목록, 발판을 주고 추론은 당신의 AI가 한다.
구체적인 일은 두 가지다. 약 368만 편 색인에서 search_existing_math로 실제 정리를 되찾거나, 알아보지 못한 상수에 identify_constant(PSLQ와 닫힌꼴 매칭, 50자리 정밀도), 정수열에 identify_sequence(정확한 OEIS 항 매칭)를 쓴다.
공식 저장소는 한 줄:
https://github.com/Archerkattri/mathlas
3분 만에 첫 시도
공식의 이 한 줄만 따른다. 먼저 uv가 필요하다. uv 문서는 한 줄:
https://docs.astral.sh/uv/
그다음 실행:
claude mcp add mathlas -- uvx mathlas-mcp
전제: uv가 설치되어 있다. API key는 필요 없다. 공식은 nothing to install first라고 하지만 여전히 uv에 의존한다.
설정 위치: Claude Code는 위의 add를 쓰고, Cursor나 다른 MCP 클라이언트는 stdio를 같은 uvx mathlas-mcp로 가리킨다. 주 경로로 python -m mathlas.server를 동시에 열지 마라. 서비스는 공식 mcp SDK를 우선하고, 없으면 의존성 없는 stdio JSON-RPC로 물러난다. 공식은 항상 뜬다고 한다.
위험 낮은 첫 단계: search_existing_math를 호출해 3.68M 문서 색인에서 기존 정리를 찾는다. 검색이며 데이터를 모델 추론에 돌려주고 저장소는 바꾸지 않는다. 성공 신호는 후보나 검색 결과이지 새 증명이 아니다. 도구는 열두 개이고 이 페이지는 그중 몇 개만 거명한다. 나머지 이름을 만들지 마라.
「LLM 없음, API key 없음」을 네트워크 없음이나 로컬 읽기 없음으로 읽지 마라. uvx는 이 기기 프로세스를 띄우고 검색과 검증은 선택 로컬 데이터를 읽는다. readOnlyHint가 나타나도 제로 위험이 아니다.
사용 사례
사례 1: 환각일 수 있는 정리를 먼저 대조한다. search_existing_math를 호출해 3.68M 문서 색인에서 실제 정리를 찾는다. 공식은 단언 검사에 verify_numeric과 verify_formal도 언급하고 환각 위험 제로라고 한다. verify_formal은 Lean 툴체인이 필요하며 없으면 data/toolchain not available을 분명히 돌려주고 답을 위조하지 않는다. 이 페이지에 그 도구들의 매개변수 표는 없다.
사례 2: 상수나 정수열을 알아본다. identify_constant를 호출해 PSLQ와 닫힌꼴 매칭을 쓰며 정밀도는 50자리로 적혀 있다. 또는 identify_sequence로 정확한 OEIS 항 매칭을 한다. identify_sequence는 로컬 OEIS 사본이 필요하며 없으면 마찬가지로 정직하게 줄어 가짜 적중이 아니라 사용 불가를 돌려준다. 공식은 입력 형식 예시를 주지 않는다.
사용 한계
API key는 필요 없지만 uv는 필요하다. 열두 개 중 이 페이지가 거명하는 것은 search_existing_math, verify_numeric, verify_formal, identify_constant, identify_sequence뿐이다. Lean이나 로컬 OEIS가 없으면 도구는 사용할 수 없다고 말하고 지어내지 않는다. mathlas는 데이터만 돌려주고 증명은 모델이 마친다. 선택 로컬 데이터가 없으면 기능이 줄어든다. 공식은 색인 갱신 빈도, 자원 사용, 취소를 쓰지 않았다. 「환각 위험 제로」를 검증 도구가 이 기기를 절대 건드리지 않는다고 읽지 마라.