MatlabMCP
MatlabMCP ist ein Model Context Protocol-Server, der es Clients wie LLMs erlaubt, MATLAB-Code auszuführen, Variablen abzurufen und strukturierte Ergebnisse über eine gemeinsame MATLAB-Sitzung zu kommunizieren, was die Automatisierung und Integration mit der MATLAB-Umgebung verbessert.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
Apr 09 2025
MatlabMCP
MatlabMCP ist ein Model Context Protocol-Server, der es Clients wie LLMs erlaubt, MATLAB-Code auszuführen, Variablen abzurufen und strukturierte Ergebnisse über eine gemeinsame MATLAB-Sitzung zu kommunizieren, was die Automatisierung und Integration mit der MATLAB-Umgebung verbessert.
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Created by:
Apr 09 2025
Jigar Bhoye
Ausgewählt
Was ist MatlabMCP?
MatlabMCP dient als Schnittstelle für große Sprachmodelle und andere Clients, um MATLAB-Code auszuführen und MATLAB-Arbeitsbereichsvariablen nahtlos zu verwalten. Es nutzt die MATLAB Engine API für Python, um beliebige MATLAB-Snippets asynchron auszuführen, den Variablenstatus abzurufen und die strukturierte Datenkommunikation zu verwalten. Dieser Server unterstützt die Integration mit KI-Agenten, automatisiert MATLAB-Workflows und bietet eine gemeinsame MATLAB-Sitzung für kollaborative Aufgaben. Er erfordert MATLAB R2023a+, Python 3.12+ und die MATLAB Engine API und ermöglicht eine effiziente und nicht blockierende Ausführung von MATLAB-Befehlen und den Datenaustausch für Forschungs-, Automatisierungs- und Entwicklungszwecke.
Wer wird MatlabMCP verwenden?
- KI-Forscher
- MATLAB-Benutzer
- Entwickler, die MATLAB mit LLMs integrieren
- Automatisierungsingenieure
- Datenwissenschaftler
Wie verwendet man MatlabMCP?
- Schritt 1: Installieren Sie MATLAB und konfigurieren Sie die gemeinsame Engine mit `matlab.engine.shareEngine`
- Schritt 2: Klonen Sie das MatlabMCP-Repository von GitHub
- Schritt 3: Richten Sie die Python-Umgebung ein und installieren Sie Abhängigkeiten über `uv pip sync`
- Schritt 4: Führen Sie den MCP-Server mit `main.py` aus
- Schritt 5: Verbinden Sie Clients (wie LLMs), um MATLAB-Code-Ausführungsanfragen zu senden und strukturierte Antworten zu erhalten
Die Kernfunktionen und Vorteile von MatlabMCP
Die Hauptfunktionen
- runMatlabCode
- getVariable
Die Vorteile
- Ermöglicht die Remote-Ausführung von MATLAB-Code
- Strukturierte JSON-Kommunikation
- Asynchrone nicht blockierende Aufrufe
- Unterstützt die Verwaltung von Arbeitsbereichsvariablen
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von MatlabMCP
- Automatisierte Ausführung von MATLAB-Skripten für Forschung
- Integration von MATLAB-Rechenoperationen in KI-Workflows
- Remote-Verwaltung des MATLAB-Arbeitsbereichs zur Datenanalyse
- Automatisiertes Testen und Simulieren mit MATLAB über KI-Agenten
FAQs zu MatlabMCP
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