MCP Solver MCP Server

Wat doet de “MCP Solver” MCP Server?

De MCP Solver is een Model Context Protocol (MCP) server die ontworpen is om geavanceerde constraint-optimalisatie en oplossingsfunctionaliteiten te bieden aan AI-assistenten en Large Language Models (LLM’s). Door integratie van SAT (Booleaanse Bevredigbaarheid), SMT (Satisfiability Modulo Theories) en constraint-solving-mogelijkheden stelt MCP Solver AI-modellen in staat om interactief complexe wiskundige modellen te creëren, te wijzigen en op te lossen. Het ondersteunt verschillende probleemrepresentaties, waaronder MiniZinc voor constraint-modellen, PySAT voor SAT- en MaxSAT-problemen, en Z3 voor SMT-formules. Dit geeft ontwikkelaars en AI-agenten de mogelijkheid om taken uit te voeren zoals geautomatiseerd redeneren, optimalisatie en modelanalyse, waardoor workflows in onderzoek, engineering en besluitvorming worden gestroomlijnd. De server overbrugt de kloof tussen geavanceerde computationele solvers en AI-gedreven interfaces en maakt het eenvoudiger om deze tools te benutten in geautomatiseerde pipelines en interactieve AI-systemen.

Lijst met Prompts

• Er zijn geen expliciete prompt-sjablonen gevonden in de repositorybestanden of documentatie.
  (Als er in de toekomst prompt-sjablonen worden toegevoegd, worden deze hier vermeld.)

Lijst met Resources

• Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de beschikbare documentatie of bestanden.
  (Als de server in de toekomst data/contentresources aanbiedt, worden deze hier vermeld.)

Lijst met Tools

• clear_model: Verwijder alle items uit het huidige model.
• add_item: Voeg een nieuw item toe op een specifiek index in het model.
• delete_item: Verwijder een item op een opgegeven index uit het model.
• replace_item: Vervang een item op een opgegeven index in het model.
• get_model: Haal de huidige inhoud van het model op met genummerde items.
• solve_model: Los het model op, met ondersteuning voor een timeoutparameter.

Use-cases van deze MCP Server

• Constraint Model Ontwikkeling: Maakt het AI-assistenten mogelijk om wiskundige modellen te bouwen en te bewerken met MiniZinc of PySAT, wat snelle prototyping en iteratieve verfijning van constraints vergemakkelijkt.
• Geautomatiseerde Probleemoplossing: Stelt AI-gedreven workflows in staat om automatisch SAT-, SMT- of optimalisatieproblemen op te lossen, waarbij in real-time oplossingen worden geboden of onsatisfieerbare constraints worden geïdentificeerd.
• Optimalisatietaken: Ondersteunt MaxSAT- en MiniZinc-optimalisatie, zodat ontwikkelaars optimale oplossingen kunnen vinden voor resource-allocatie, planning of combinatorische problemen.
• Educatieve Tools: Integreert met onderwijsplatforms of leeromgevingen, waardoor studenten interactief constraint-programmeren en logica-oplossingen via AI-agenten kunnen verkennen.
• Onderzoeksautomatisering: Vergemakkelijkt grootschalige experimenten met constraint-modellen, SAT-instanties of SMT-formules, waarbij solverselectie en resultatanalyse geautomatiseerd worden via AI-interfaces.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Installeer Python 3.11+ en het uv projectmanager.
2. Clone en installeer MCP Solver:

   git clone https://github.com/szeider/mcp-solver.git
   cd mcp-solver
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e ".[all]"
   

3. Zoek het Windsurf-configuratiebestand (meestal windsurf.json of iets dergelijks).
4. Voeg MCP Solver toe aan mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer de installatie door de toegang tot de tool vanuit de AI-agent te testen.

API-sleutels beveiligen (indien nodig)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-solver": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_solver"],
      "env": {
        "SOLVER_API_KEY": "${SOLVER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${SOLVER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zorg dat Python 3.11+ en uv geïnstalleerd zijn.
2. Installeer MCP Solver zoals hierboven.
3. Zoek het configuratiebestand van Claude en open dit.
4. Voeg de MCP Solver serverconfiguratie toe:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. Herstart Claude en controleer of de MCP-tool beschikbaar is.

Cursor

1. Installeer Python 3.11+ en uv.
2. Download en installeer MCP Solver zoals in de quick start.
3. Bewerk het Cursor-configuratiebestand (bijv. cursor.json).
4. Voeg MCP Solver toe:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. Herstart Cursor om de wijzigingen toe te passen.

Cline

1. Installeer Python 3.11+ en uv.
2. Clone en installeer MCP Solver.
3. Open het configuratiebestand van Cline.
4. Voeg de MCP Solver server toe:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-solver": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_solver"]
       }
     }
   }
   

5. Sla op, herstart Cline, en bevestig de toegang tot de tool.

Let op: Als je omgeving API-sleutels of geheimen vereist, gebruik dan omgevingsvariabelen zoals in het Windsurf-voorbeeld hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:

{
  "mcp-solver": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mcp-solver” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar die van jouw MCP-server.

Overzicht

| Roots-ondersteuning | ⛔ | Niet vermeld |

Op basis van de beschikbare documentatie is MCP Solver een robuuste en gespecialiseerde MCP-server die zich richt op constraint- en optimalisatieproblemen, met goed gedefinieerde tools maar zonder expliciete prompt-sjablonen en resources. De setup en integratie zijn goed gedocumenteerd, maar geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals roots of sampling worden niet genoemd.

MCP Score

Onze mening:
De MCP Solver is een zeer gefocuste, academisch robuuste MCP-server met sterke solverintegratie en toolondersteuning. Het ontbreken van prompt-sjablonen en expliciete resources beperkt de generaliteit, maar de kernfunctionaliteit voor constraint-/optimalisatieworkflows is uitstekend. Het verdient een 7/10 voor algemene MCP-evaluatie—hoger als prompt-/resource-ondersteuning wordt toegevoegd.