Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Scientific computation: named tensors, matrix algebra and vector operations, fully local.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"scicompute": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scicompute",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add scicompute -- npx -y @reneturcios/scicompute mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"scicompute": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scicompute",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"scicompute": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scicompute",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント CloudCorpRecords で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.js, Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
scicompute is a scientific-computation server built around one idea: a named, in-process tensor store. You create tensors under names, then run matrix algebra and vector operations by referring to those names. Everything is computed locally in pure TypeScript — no network, no external math library. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server.
This build is a labelled core subset of the documented tool set: tensor storage, linear algebra, and vector operations (14 tools). Eigen/SVD/QR decompositions, the vector-calculus tools, basis changes, and plotting from the wider documented set are not included; see the build report for the full omission list.
npx @reneturcios/scicompute create-tensor T 2,2 1,2,3,4
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/scicompute
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
scicompute create-tensor A 2,2 4,7,2,6
scicompute view-tensor A scicompute determinant A scicompute --version
The store is in-process, so a single CLI invocation holds its tensors only for its own lifetime; chained operations over several tensors belong to one MCP session, where the store persists across tool calls. Exit codes: 0 on success, 1 for a computation error (such as a shape mismatch or a singular matrix), 2 for usage errors.
Subcommands: create-tensor, view-tensor, delete-tensor, add, subtract, multiply, scale (--no-in-place to leave the stored matrix untouched), transpose, determinant, rank, inverse, dot, cross, project, and mcp.
npx -y @reneturcios/scicompute mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "scicompute": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/scicompute", "mcp"] } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
create_tensor | name, shape, values (all required) | The stored tensor: name, shape, flat values, and nested data. values length must equal the shape product. |
view_tensor | name (required) | The stored tensor under that name. |
delete_tensor | name (required) | Confirmation that the tensor was deleted. |
add_matrices | a, b (required), result (optional) | The element-wise sum matrix; stored under result when given. |
subtract_matrices | a, b (required), result (optional) | The element-wise difference matrix. |
multiply_matrices | a, b (required), result (optional) | The matrix product. |
scale_matrix | name, factor (required), in_place (optional) | The scaled matrix. In place by default; stored matrix is untouched when in_place is false. |
transpose | name (required), result (optional) | The transposed matrix. |
determinant | name (required) | The determinant of a square matrix. |
rank | name (required) | The matrix rank, from row-echelon reduction. |
matrix_inverse | name (required), result (optional) | The inverse of a square, non-singular matrix. |
vector_dot_product | a, b (required) | The dot product of two stored vectors. |
vector_cross_product | a, b (required) | The cross product of two stored 3-vectors. |
vector_project | a, b (required) | The projection of vector a onto vector b. |
Algebra and vector operands are tensor names, not raw data. Matrices are 2-entry shapes and vectors are 1-entry shapes; shape mismatches, missing tensors, non-square determinant/inverse requests, singular inverses, and projections onto the zero vector are all errors rather than silent zeros.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.