Wolfram Alpha

MCP Wolfram Alpha (Servidor + Cliente)

Integre o Wolfram Alpha perfeitamente aos seus aplicativos de chat.

Este projeto implementa um servidor MCP (Model Context Protocol) projetado para interagir com a API do Wolfram Alpha. Ele permite que aplicativos baseados em chat realizem consultas computacionais e recuperem conhecimento estruturado, facilitando capacidades conversacionais avançadas.

Incluído está um exemplo de cliente MCP utilizando Gemini via LangChain, demonstrando como conectar modelos de linguagem grandes ao servidor MCP para interações em tempo real com o mecanismo de conhecimento do Wolfram Alpha.

Recursos

• Integração Wolfram|Alpha para consultas de matemática, ciência e dados.

• Arquitetura Modular Facilmente extensível para suportar APIs e funcionalidades adicionais.

• Suporte a Múltiplos Clientes Gerencie perfeitamente interações de vários clientes ou interfaces.

• Exemplo de Cliente MCP usando Gemini (via LangChain).

• Suporte a UI usando Gradio para uma interface web amigável para interagir com o Google AI e o servidor MCP do Wolfram Alpha.

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Instalação

Clone o Repositório

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

cd mcp-wolframalpha

Configure as Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env com base no exemplo:

• WOLFRAM_API_KEY=sua_appid_wolframalpha

• GeminiAPI=sua_chave_api_google_gemini (Opcional se usar o método Cliente abaixo.)

Instale os Requisitos

pip install -r requirements.txt

Instale as dependências necessárias com uv: Certifique-se de que o uv está instalado.

uv sync

Configuração

Para usar com o Servidor MCP do VSCode:

1. Crie um arquivo de configuração em .vscode/mcp.json na raiz do seu projeto.
2. Use o exemplo fornecido em configs/vscode_mcp.json como modelo.
3. Para mais detalhes, consulte o Guia do Servidor MCP do VSCode.

Para usar com o Claude Desktop:

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

Exemplo de Uso do Cliente

Este projeto inclui um cliente LLM que se comunica com o servidor MCP.

Execute com a UI Gradio

• Necessário: GeminiAPI
• Fornece uma interface web local para interagir com o Google AI e o Wolfram Alpha.
• Para executar o cliente diretamente da linha de comando:

python main.py --ui

Docker

Para construir e executar o cliente dentro de um contêiner Docker:

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

docker run wolframalphaui

UI

• Interface intuitiva construída com Gradio para interagir tanto com o Google AI (Gemini) quanto com o servidor MCP do Wolfram Alpha.
• Permite que os usuários alternem entre Wolfram Alpha, Google AI (Gemini) e histórico de consultas.

Execute como Ferramenta CLI

• Necessário: GeminiAPI
• Para executar o cliente diretamente da linha de comando:

python main.py

Docker

Para construir e executar o cliente dentro de um contêiner Docker:

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

docker run -it wolframalpha

Contato

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