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MCP Server · 开发工具

K Map MCP

一个集成了GPT-4o的Karnaugh Map求解器,支持通过自然语言交互进行布尔代数简化,适用于教育和开发场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
Python教育工具开发工具

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作者 / 组织
Iamlixinzhao
提供方
Iamlixinzhao
运行时
Python

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4

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MCP World

选型结论

K Map MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python working_gpt_client.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "k-map-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "working_gpt_client.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 4 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。

详细介绍

带有GPT-4o集成的K-Map求解器

一个全面的卡诺图(K-Map)求解器,与OpenAI的GPT-4o模型集成,通过自然语言交互实现智能布尔代数简化。

备注:本项目基于原始 KMapSolver 由salmanmorshed发布,其许可证为GNU通用公共许可证v2.0。此增强版本增加了GPT-4o集成和MCP服务器功能,同时保留了核心K-Map求解功能。

特性

  • 多变量支持:求解2、3和4个变量K-Maps
  • 人工智能集成:由GPT-4o提供支持,用于智能问题理解
  • 双接口:GUI和MCP API接口
  • 视觉输出:提供格式化的K-Map可视化
  • 教育的:包括详细的解释和使用指南

快速开始

python working_gpt_client.py

安装

  1. 克隆存储库:
git clone https://github.com/Iamlixinzhao/K-Map-MCP.git
cd KMapSolver
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 在代码文件中设置OpenAI API密钥:
OPENAI_API_KEY = "your-api-key-here"

使用示例

基本K-Map求解

User: "Help me solve this 2-variable K-Map: [[1, 0], [0, 1]]"
GPT-4o: Returns simplified Boolean expression 

知识查询

User: "What is a K-Map?"
GPT-4o: Provides detailed explanation and usage instructions

复杂问题

User: "Solve this 3-variable K-Map: [[1, 0, 0, 1], [0, 1, 1, 0]]"
GPT-4o: Analyzes and returns optimized solution

项目结构

KMapSolver/
├── main.py                    # Original GUI program
├── guis.py                    # GUI interface code
├── solvers.py                 # Core K-Map solving algorithms
├── helpers.py                 # Helper functions
├── mcp_server.py              # MCP server implementation
├── simple_gpt_test.py         # Simplified GPT integration test
├── openai_kmap_client.py      # Full OpenAI integration
├── start_gpt_kmap.py          # Interactive launcher
├── test_mcp.py                # MCP server test
├── requirements.txt           # Python dependencies
├── kmap-solver.json          # MCP configuration
├── README.md                 # This file
├── README_MCP.md             # MCP server documentation
├── GPT_Integration_Guide.md   # GPT integration guide
└── GUI_vs_MCP_Comparison.md  # Interface comparison

MCP服务器工具

MCP服务器提供以下工具:

  • solve_kmap_2:求解2变量K-Maps(2x2矩阵)
  • solve_kmap_3:求解3变量K-Maps(2x4矩阵)
  • solve_kmap_4:求解4变量K-Maps(4x4矩阵)
  • get_kmap_info:获取详细的K-Map信息和使用指南

输入格式

K-Map数据应以矩阵形式提供:

  • 2个变量:2x2矩阵 [[1, 0], [0, 1]]
  • 3个变量:2x4矩阵 [[1, 0, 0, 1], [0, 1, 1, 0]]
  • 4个变量:4x4矩阵

价值观:

  • 0错误的
  • 1:正确
  • 2:不在乎(X)

例子

2-变量K-Map

输入: [[1, 0], [0, 1]] 输出: F(A,B) = A'B + AB'

三变量K-Map

输入: [[1, 0, 0, 1], [0, 1, 1, 0]] 输出: F(A,B,C) = A'B'C' + A'BC + AB'C + ABC'

建筑

GUI界面

  • 交互式图形界面
  • 实时可视化
  • 通过点击手动输入
  • 即时反馈

MCP API接口

  • 程序化API调用
  • 基于文本的输出
  • 自动处理
  • 集成能力

GPT-4o集成

  • 自然语言理解
  • 智能刀具选择
  • 情境反应
  • 教育解释

依赖项

  • wxPython:GUI框架
  • openai:OpenAI API客户端
  • mcp:模型上下文协议
  • asyncio:异步编程

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 进行更改
  4. 如果适用,添加测试
  5. 提交拉取请求

许可证

此项目根据GNU通用公共许可证v2.0(GPL-2.0)获得许可-有关详细信息,请参阅License.txt文件。

致谢

该项目基于原始的K-Map求解器实现 沙门氏菌,根据GNU通用公共许可证v2.0获得许可。

原始项目

  • 源:
  • 原作者:沙门氏菌
  • 原始许可证:GNU通用公共许可证v2.0

额外致谢

  • 用于人工智能集成的OpenAI GPT-4o API
  • 模型上下文协议(MCP)规范
  • wxPython图形用户界面框架

支持

对于问题和疑问:

  1. 检查文档文件
  2. 查看示例用法
  3. 首先使用简化版本进行测试
  4. 在GitHub上打开一个问题

______________________________________________________________________

备注:在运行GPT集成功能之前,请确保设置了OpenAI API密钥。

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

K-Map求解Python本地部署布尔代数GPT-4o集成教育工具开发工具

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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Context7 831acf40

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常见问题

5 条

K Map MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python working_gpt_client.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

K Map MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

K Map MCP 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。

K Map MCP 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。

K Map MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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