matlab-mcp-tools MCP Server-integratie

Wat doet de “matlab-mcp-tools” MCP Server?

De matlab-mcp-tools MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die AI-assistenten en ontwikkelomgevingen verbindt met MATLAB. Hiermee kun je MATLAB-scripts uitvoeren, werkruimtevariabelen beheren, specifieke secties van MATLAB-bestanden draaien en nieuwe scripts aanmaken, rechtstreeks vanuit MCP-compatibele clients zoals Cline, Cursor en anderen. Door een set gestandaardiseerde tools te bieden, stelt deze server ontwikkelaars in staat om MATLAB-ontwikkelworkflows te automatiseren, interactief te maken en te stroomlijnen — inclusief plot vastleggen, context behouden tussen uitvoeringen en gebruikmaken van cel-gebaseerde uitvoering voor iteratieve codeontwikkeling. Deze integratie verhoogt de productiviteit aanzienlijk en maakt naadloze interoperabiliteit mogelijk tussen AI-gedreven workflows en het MATLAB-ecosysteem.

Lijst met Prompts

Er zijn geen prompt-sjablonen vermeld in de repository of documentatie.

Lijst met Bronnen

Er zijn geen bronnen expliciet beschreven in de repository of documentatie.

Lijst met Tools

• execute_script: Voert MATLAB-code of een scriptbestand uit.
• execute_script_section: Voert een specifieke sectie van een MATLAB-script uit, ondersteunt cell-modus (%% gescheiden secties).
• get_script_sections: Haalt informatie op over beschikbare secties binnen een MATLAB-script.
• create_matlab_script: Maakt een nieuw MATLAB-scriptbestand aan.
• get_workspace: Haalt variabelen op die momenteel beschikbaar zijn in de MATLAB-werkruimte.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Geautomatiseerde MATLAB-scriptexecutie: Voer volledige MATLAB-scripts of codefragmenten programmatisch uit vanuit AI-assistenten of MCP-clients, waardoor repetitieve of langdurige berekeningen worden gestroomlijnd.
• Sectiegebaseerde code-exploratie: Voer en test specifieke secties van MATLAB-bestanden uit met de cell-modus, voor snelle prototyping en debugging door onderzoekers en ingenieurs.
• Werkruimtebeheer: Inspecteer en beheer MATLAB-werkruimtevariabelen op afstand, voor betere transparantie en controle over rekenomgevingen.
• Automatische scriptcreatie: Genereer programmatisch nieuwe MATLAB-scripts vanuit sjablonen of AI-gegenereerde inhoud, wat het opzetten van experimenten en documentatie versnelt.
• Integratie met Cline/Cursor: Verbind MATLAB-workflows naadloos met populaire AI-verrijkte editors, waardoor het ergonomisch werken en workflowautomatisering wordt verbeterd.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen specifieke Windsurf-installatie-instructies gevonden.

Claude

Geen specifieke Claude-installatie-instructies gevonden.

Cursor

1. Zorg dat Python 3.10+, MATLAB met Python Engine en het uv package manager geïnstalleerd zijn.
2. Clone de repository en installeer de afhankelijkheden:

   git clone https://github.com/neuromechanist/matlab-mcp-tools
   cd matlab-mcp-tools
   ./setup-matlab-mcp.sh
   

3. Stel de MATLAB_PATH-omgevingsvariabele in als MATLAB niet op de standaardlocatie staat.
4. Kopieer het meegeleverde configuratiebestand:

   cp mcp-config.json ~/.cursor/mcp.json
   

5. Start de server met matlab-mcp-server of direct via de Python-module.
6. Voorbeeld JSON-configuratie voor Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "matlab": {
         "command": "matlab-mcp-server",
         "args": [],
         "env": {
           "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
           "PATH": "${MATLAB_PATH}/bin:${PATH}"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": [
           "list_tools",
           "get_script_sections"
         ]
       }
     }
   }
   

API-sleutels beveiligen: Gebruik het env-veld in je configuratie om secrets of API-sleutels als omgevingsvariabelen toe te voegen.

Cline

1. Volg de installatiestappen zoals voor Cursor.
2. Kopieer het configuratiebestand naar de juiste directory voor Cline (meestal ~/.cline/mcp.json of zoals beschreven in de documentatie).
3. Gebruik dezelfde JSON-configuratie als voor Cursor, pas het pad indien nodig aan.
4. Start de server en controleer in Cline.

Voorbeeld JSON voor env en inputs:

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "env": {
        "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
        "ANOTHER_SECRET": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "someInput": "${SOME_INPUT_VALUE}"
      }
    }
  }
}

(Pas dit aan naar jouw secrets en omgevingsvariabelen.)

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-serverdetails in met dit JSON-formaat:

{
  "matlab": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet "matlab" te vervangen door de naam van je MCP-server en de URL aan te passen.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie biedt matlab-mcp-tools solide kernfunctionaliteit voor MATLAB-integratie met duidelijke setup voor Cursor en Cline, maar ontbreekt het aan gedocumenteerde prompt-sjablonen, resource-primitieven en sampling/roots-support, wat geavanceerde MCP-mogelijkheden beperkt. Al met al is het een gerichte maar niet allesomvattende MCP-server.

MCP Score