Wolfram Alpha

MCP Wolfram Alpha (Servidor + Cliente)

Integra Wolfram Alpha sin problemas en tus aplicaciones de chat.

Este proyecto implementa un servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) diseñado para interactuar con la API de Wolfram Alpha. Permite que las aplicaciones basadas en chat realicen consultas computacionales y obtengan conocimiento estructurado, facilitando capacidades conversacionales avanzadas.

Se incluye un ejemplo de cliente MCP que utiliza Gemini a través de LangChain, demostrando cómo conectar modelos de lenguaje grandes al servidor MCP para interacciones en tiempo real con el motor de conocimiento de Wolfram Alpha.

Características

• Integración con Wolfram|Alpha para consultas de matemáticas, ciencia y datos.

• Arquitectura modular Fácilmente extensible para soportar APIs y funcionalidades adicionales.

• Soporte multi-cliente Maneja sin problemas interacciones de múltiples clientes o interfaces.

• Ejemplo de cliente MCP usando Gemini (a través de LangChain).

• Soporte de UI usando Gradio para una interfaz web amigable que interactúa con Google AI y el servidor MCP de Wolfram Alpha.

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Instalación

Clonar el repositorio

git clone https://github.com/ricocf/mcp-wolframalpha.git

cd mcp-wolframalpha

Configurar variables de entorno

Crea un archivo .env basado en el ejemplo:

• WOLFRAM_API_KEY=your_wolframalpha_appid

• GeminiAPI=your_google_gemini_api_key (Opcional si se usa el método de Cliente a continuación.)

Instalar requisitos

pip install -r requirements.txt

Instala las dependencias requeridas con uv: Asegúrate de que uv esté instalado.

uv sync

Configuración

Para usar con el servidor MCP de VSCode:

1. Crea un archivo de configuración en .vscode/mcp.json en la raíz de tu proyecto.
2. Usa el ejemplo proporcionado en configs/vscode_mcp.json como plantilla.
3. Para más detalles, consulta la Guía del servidor MCP de VSCode.

Para usar con Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "WolframAlphaServer": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/path/to/src/core/server.py"
      ]
    }
  }
}

Ejemplo de uso del cliente

Este proyecto incluye un cliente LLM que se comunica con el servidor MCP.

Ejecutar con la interfaz de Gradio

• Requerido: GeminiAPI
• Proporciona una interfaz web local para interactuar con Google AI y Wolfram Alpha.
• Para ejecutar el cliente directamente desde la línea de comandos:

python main.py --ui

Docker

Para construir y ejecutar el cliente dentro de un contenedor Docker:

docker build -t wolframalphaui -f .devops/ui.Dockerfile .

docker run wolframalphaui

UI

• Interfaz intuitiva construida con Gradio para interactuar tanto con Google AI (Gemini) como con el servidor MCP de Wolfram Alpha.
• Permite a los usuarios cambiar entre Wolfram Alpha, Google AI (Gemini) e historial de consultas.

Ejecutar como herramienta CLI

• Requerido: GeminiAPI
• Para ejecutar el cliente directamente desde la línea de comandos:

python main.py

Docker

Para construir y ejecutar el cliente dentro de un contenedor Docker:

docker build -t wolframalpha -f .devops/llm.Dockerfile .

docker run -it wolframalpha

Contacto

No dudes en dar tu opinión. La dirección de correo electrónico se muestra si ejecutas esto en una shell:

printf "\x61\x6b\x61\x6c\x61\x72\x69\x63\x31\x40\x6f\x75\x74\x6c\x6f\x6f\x6b\x2e\x63\x6f\x6d\x0a"