Fazer matemática nesta máquina com NumPy e gráficos

Para quem

Para quem já consegue rodar Python 3.12+ e uv nesta máquina e quer que um assistente faça numérico, simbólico ou gráficos. Fermat MCP é um serviço FastMCP que junta numérico, simbólico e desenho. A documentação alinha com NumPy, SymPy e Matplotlib.

Pré-requisito rígido: Python 3.12 ou mais novo. As notas de instalação apontam para https://www.python.org/downloads/ e para subir server.py com uv a partir de um repositório clonado. O --directory da config oficial aponta para /home/ty/Repositories/fermat-mcp na máquina do autor; troque pelo caminho do seu clone. Não copie como está.

Não serve para quem não consegue clonar, ou só quer um comando de instalação remota. A instalação Smithery gemini é outro caminho, não o principal. Também não serve para quem trata o gráfico como caminho de disco garantido — a documentação não diz onde as imagens são gravadas.

Primeira tentativa em 3 minutos

O início local oficial é uv, run server.py no diretório do repositório. Config na entrada MCP do host: command é uv, args são --directory, o caminho do seu clone, run, server.py. Confirme primeiro Python pelo menos 3.12 e uv instalado.

Na primeira tentativa, um cálculo de álgebra linear, por exemplo det ou dot. Sob Linear Algebra listam dot, matmul, inv, det, eig, solve, svd. Escolha det ou dot e alguns decimais que você possa conferir à mão. Sinal de sucesso: volta um número e bate com o cálculo manual. inv e solve geram uma matriz nova; ainda é cálculo, mas não comece com um gráfico.

Não há tabelas de parâmetros. Não invente flags extras. O cálculo roda aqui; as matrizes de entrada entram no contexto do assistente. Não coloque dados não publicados.

Casos de uso

Caso 1: resolver um problema de álgebra linear. Use eig, solve, svd já listados, etc. Serve para conferir autovalores e sistemas. Só há tabela de nomes, sem limites de dimensão. O simbólico é resumido como cálculo e resolução de equações, sem nomes de ferramentas simbólicas; se faltar um nome, não invente.

Caso 2: desenhar um gráfico de barras. Chame plot_barchart, descrito como Plots bar charts of given data values Transformar um conjunto de números em figura. Também citam plot_scatter, plot_chart, plot_stem, plot_stack, eqn_chart; na primeira tentativa plot_barchart basta. O desenho pode gravar um arquivo ou devolver uma imagem; o caminho não está escrito. Não presuma que o disco não é tocado. Confirmação: as alturas das barras coincidem com a entrada.

Limites de uso

Tem de ser Python 3.12+ e uv. O caminho principal é um clone local mais server.py; não tome npx -y @smithery/cli install @abhiphile/fermat-mcp --client gemini como padrão. O diretório do autor não é um caminho universal.

As ferramentas se partem em numérico, simbólico e gráficos, mas os nomes de ferramentas simbólicas quase não aparecem. Não há autenticação, porta nem implantação remota. Gráficos e matrizes entram na sessão local. Códigos de falha e formatos de imagem não são dados.