使用说明
mcp编号
公开NumPy功能的MCP服务器
安装
pip install mcp-numpy
用法
作为MCP服务器
要与Claude Desktop或其他MCP客户端一起使用，请添加到您的 mcp.json:
{
"mcpServers": {
"mcp-numpy": {
"command": "mcp-numpy"
}
}
}
可用工具
服务器将以下NumPy功能作为MCP工具公开：
阵列创建
np_array-创建NumPy数组np_zeros-创建零数组np_ones-创建一个数组np_full-创建充满值的数组np_arange-创建具有范围的数组np_linspace-创建均匀间隔的阵列np_eye-创建身份矩阵np_diag-创建对角线数组
数组操作
np_reshape-重塑阵列形状np_transpose-换位阵列np_concatenate-串联阵列np_split-拆分阵列np_tile-瓷砖阵列np_repeat-重复元素np_squeeze-删除一维条目np_flatten-扁平阵列
数学运算
np_sum,np_mean,np_std,np_var-汇总统计np_min,np_max,np_argmin,np_argmax-最小/最大操作np_dot,np_matmul,np_cross-矩阵运算np_trace,np_cumsum,np_cumprod,np_diff-数组操作
线性代数
np_inv-矩阵逆np_det-矩阵行列式np_eig-特征值和特征向量np_svd-奇异值分解np_solve-求解线性系统np_linalg_norm-矩阵/向量范数
随机
np_rand-随机浮动np_randn-随机正常np_randint-随机整数np_random_choice-随机选择np_shuffle-Shuffle阵列
统计
np_percentile,np_quantile-百分比/分位数np_histogram-柱状图np_correlate,np_corrcoef-相关性
元素式数学
np_add,np_subtract,np_multiply,np_divide-算术np_power,np_mod-幂和模np_sqrt,np_abs-基础数学np_exp,np_log,np_log10-对数np_sin,np_cos,np_tan-三角测量np_arcsin,np_arccos,np_arctan-反向触发np_sinh,np_cosh,np_tanh-双曲线
数组属性
np_shape,np_ndim,np_size,np_dtype-物业npastype-类型转换
发展
git clone https://github.com/daedalus/mcp-numpy.git
cd mcp-numpy
pip install -e ".[test]"
# run tests
pytest
# format
ruff format src/ tests/
# lint
ruff check src/ tests/
# type check
mypy src/
mcp名称：io.github.daedalus/mcp-numpy
