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MCP Server · AI代理

Cloud MCP Calculator

一个基于Model Context Protocol (MCP)和Server-Sent Events (SSE)的云部署数学工具服务器,支持学生通过本地LLM代理连接到教师管理的中央工具。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
数学计算PythonVS Code云部署

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
iportilla
提供方
iportilla

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Cloud MCP Calculator 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 VS Code,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

Cloud MCP计算器:学生和讲师指南

此存储库包含一个使用云部署的数学工具服务器 模型上下文协议(MCP) 通过 服务器发送事件(SSE)这种架构允许学生将他们的本地LLM代理(通过VS Code Continue)连接到一个集中式的、由讲师管理的工具。

分布式体系结构

下图显示了系统如何在讲师的云基础设施和学生的本地机器之间分布。

graph TB
    subgraph "Cloud Infrastructure (Instructor)"
        VM[Cloud Virtual Machine]
        Docker[Docker Container]
        Uvicorn[Uvicorn / SSE Server]
        CalcTool[Calculator Logic]
        
        VM --> Docker
        Docker --> Uvicorn
        Uvicorn --> CalcTool
    end

    subgraph "Student Machine"
        VSCode[VS Code + Continue]
        LLM[Local LLM / Ollama]
        NB[01_math_agent.ipynb]
    end

    VSCode -- "HTTP-SSE / Port 8080" --> Uvicorn
    NB -- "Standard Logic" --> OpenAI[OpenAI / API]

协议交互流程

当学生问数学问题时,通过SSE协议进行以下交换:

sequenceDiagram
    participant S as Student (VS Code)
    participant C as Cloud server (VM)
    participant T as Calculator Tool

    S->>C: GET /sse (Connect)
    C-->>S: SSE Stream Opened
    S->>C: POST /sse?sessionId=... (Initialize)
    C-->>S: JSON-RPC (Capabilites & ServerInfo)
    S->>C: POST /sse (tools/call: calculate)
    C->>T: eval(expression)
    T-->>C: Result (e.g., "42")
    C-->>S: JSON-RPC Result
    S->>S: Display "The answer is 42."

学生设置(config.yaml)

要连接到云工具,请更新您的 ~/.continue/config.yaml 如下:

mcpServers:
  - name: cloud-calc
    type: sse
    url: http://:8080/sse

experimental:
  autoExecuteTools: true

讲师设置(Makefile)

使用提供的 Makefile 在VM上轻松管理服务:

命令操作
make build构建 mcp-calculator Docker镜像。
make run在后台(分离)端口8080上启动服务器。
make logs跟踪实时服务器日志(可用于调试学生连接)。
make stop优雅地停下并移走正在运行的容器。

VM安全说明:

确保VM的云防火墙(安全组)允许 端口8080上的入站TCP流量.

调试:

卷曲-vhttp://YOUR-VM-PUBLIC-IP>:8080/上海

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数学计算Python混合部署云部署教学工具SSE协议LLM集成

支持客户端

VS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 VS Code 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Cloud MCP Calculator 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Cloud MCP Calculator 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cloud MCP Calculator 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Cloud MCP Calculator 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Cloud MCP Calculator 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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