MCP-ORTools 使用说明

项目简介

MCP-ORTools 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，它使用 Google OR-Tools 优化库作为后端，为大型语言模型 (LLM) 提供约束求解能力。通过此服务器，LLM 可以提交约束模型、设置参数、求解约束满足和优化问题，并获取解决方案。

主要功能点

约束模型提交与验证: 允许 LLM 客户端以 JSON 格式提交约束模型，服务器会验证模型结构的正确性。
约束求解: 使用 Google OR-Tools 强大的 CP-SAT 求解器求解提交的模型，支持整数和布尔变量、线性约束和线性优化目标。
获取解决方案: 返回 JSON 格式的求解结果，包括求解状态（最优、可行、不可行等）、求解时间以及优化变量的取值。
支持多种约束类型: 支持基本的算术运算、比较运算、线性组合以及二进制逻辑约束，能够处理背包问题、投资组合选择等多种优化问题。
超时控制: 允许在求解模型时设置超时时间，防止求解过程无限制运行。

安装步骤

安装软件包: 打开终端或命令提示符，运行以下命令安装 MCP-ORTools：

pip install git+https://github.com/Jacck/mcp-ortools.git

这将从 GitHub 仓库下载并安装 'mcp-ortools' 包及其依赖项。

服务器配置

要将此 MCP 服务器与 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）配合使用，您需要在客户端的配置文件中添加服务器配置。以下是 Claude Desktop 的配置示例 (通常配置文件路径为 '%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json' (Windows) 或 '~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json' (macOS))：

{
  "mcpServers": {
    "ortools": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_ortools.server"]
    }
  }
}

配置参数说明:

'server name': 'ortools' (服务器名称，您可以自定义，用于在客户端配置中标识和引用此服务器)
'command': 'python' (启动服务器的命令，这里使用 Python 解释器)
'args': '["-m", "mcp_ortools.server"]' (传递给 'command' 的参数，'-m mcp_ortools.server' 表示以模块方式运行 'mcp_ortools.server' 模块，即启动服务器主程序)

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 根据客户端的配置方式启动 'mcp-ortools' 服务器。对于 Claude Desktop，配置完成后，当 Claude 需要使用 MCP 服务器时会自动启动。您也可以在命令行中直接运行 'mcp-ortools' 命令来启动服务器。

提交约束模型: 在 MCP 客户端中，使用 'submit_model' 工具提交 JSON 格式的约束模型。模型需要包含 'variables' (变量定义), 'constraints' (约束条件), 和可选的 'objective' (优化目标)。例如，提交一个简单的线性规划模型：

{
    "variables": [
        {"name": "x", "domain": [0, 10]},
        {"name": "y", "domain": [0, 10]}
    ],
    "constraints": [
        "(x + y).__le__(15)",
        "x.__ge__(2 * y)"
    ],
    "objective": {
        "expression": "40 * x + 100 * y",
        "maximize": true
    }
}

求解模型: 使用 'solve_model' 工具求解已提交的模型。可以设置可选的 'timeout' 参数限制求解时间（单位为秒）。

获取解决方案: 使用 'get_solution' 工具获取求解结果。结果将以 JSON 格式返回，包含求解状态、求解时间和变量的取值。

例如，服务器可能返回如下 JSON 响应：

{
    "status": "OPTIMAL",
    "solve_time": 0.045,
    "variables": {
        "x": 10,
        "y": 5
    },
    "objective_value": 900.0
}

请参考仓库的 README.md 文件和示例代码以获取更详细的模型定义和使用方法。

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