数学操作 MCPmorluto/jacobian

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Jacobian

为智能体提供可执行的数学词汇：发现一个类型化操作，运行它，并组合其结果。

Jacobian 是一个 MCP 服务器，为 AI 智能体提供一套可搜索、类型化的数学操作。math.find 用来匹配候选操作或读取一个操作的精确契约，math.run 执行该契约并返回类型化结果。同样的数学库也可以通过 CLI 和原生 Python API 直接使用。

每个操作只确立一个稳定、可复用的数学后置条件，而不是规定工作流或证明策略。声称精确的地方就会保持精确，近似、不完备或不确定性也会显式标出。

Jacobian 的假设是：数学推理会受益于一套语义范围明确、有界且可执行的词汇。 与其提供庞大的领域求解器或预先排好的工作流，Jacobian 只提供可搜索、可组合的数学原语——智能体可以把它们拼成超出单个操作设计目标的解法。库负责提供可信的数学步骤，模型决定怎么选、怎么组合、何时停。操作保持语义范围明确并由所属领域维护，避免把某种证明策略固化到工具里。

更多关于语义原子性的讨论，见可执行的数学词汇。

快速开始

用一条命令为你的智能体配好 Jacobian，需要 Node.js 20.17+、22.13+ 或 23.5+，并确保 uvx 在 PATH 中：

npx jacobian@latest setup

它会检测已安装的智能体，让你在写入前确认改动。它不会帮你安装 Node.js、Python、uv 或智能体本身。需要自动化预览时，可用 npx jacobian@latest setup --codex --dry-run 查看计划；只有在明确指定 --codex、--all 等参数时才加 --yes。

不用全局安装，也可直接运行标准的 Python MCP 命令：

uvx --from jacobian jacobian-mcp

若 MCP 客户端只能通过 npm 命令启动，npm 包会原样转发到同一条命令：

npx jacobian mcp

需要长期安装时：

python -m pip install jacobian
jacobian-mcp

这个包自带了 Jacobian 维护的完整 Python 后端栈：SymPy、NetworkX、Z3 和 Python-FLINT。所以无论是常规的 Python 安装还是 npm 安装，你拿到的都是同一套基于 Python 的内置操作。官方测试过的环境是 glibc Linux x86-64 上的 CPython 3.12 / 3.13，发版时会在这两个版本上安装构建好的 wheel 并启动验证。其他系统也可能有可用的上游 wheel，但不在官方测试范围内。特别地，Alpine/musl 无法从 PyPI 装全必需的后端。

Python 发行包里包含了数学内核、CLI 和 MCP 服务器。npm 包本身不提供 JavaScript API，只是把当前 npm 包的精确版本映射到对应的 uvx 调用。

计算一个有界结果

普通操作直接返回数学结果。例如，matrix.determinant.compute 接收一个精确的有理数矩阵，直接返回它的行列式。你可以把类型化的结果传给下一个操作，串起来完成更复杂的计算。

在本地终端中，先查看已安装操作的精确契约，再运行其中一个示例：

jacobian inspect integer.compute.extended_gcd
jacobian run integer.compute.extended_gcd --json '{"left":"84","right":"30"}'

第二条命令会以 JSON 返回最大公约数和 Bézout 系数。在 MCP 主机中，用
用 math.find 的检查模式查看同一份契约，再用相同形状的 payload 调用 math.run。具体的
智能体调用流程见发现和调用操作。

可用的数学能力

内置能力覆盖：

- 多项式映射与多项式代数；
- 精确线性代数；
- 图、路径、着色与同构；
- 有界 SAT 和 SMT 求解；
- 有限代数、概率、几何与拓扑。

SAT 和 SMT 操作直接调用 Z3 的 Python 绑定。用 math.find 匹配所需的数学结果并查看候选操作的契约，最后用 math.run 执行一次。

请参阅领域操作库了解操作契约与准入规则，用 math.find 查找实际操作，并参阅后端要求。

状态

Jacobian 0.22.0  仍为预稳定版本。已发布包和操作契约即为受支持的接口，实验性契约可能在后续版本中调整。

文档

- 文档首页：教程、操作指南、参考和原理说明
- 架构：运行时结构与信任边界
- 产品模型：操作契约、归属和项目边界
- 工具参考：MCP 资源与调用契约
- 后端要求：维护的 Python 后端
- 远程部署：HTTP 部署与身份认证

贡献

Jacobian 使用 Python 3.12、uv 和精简的 Makefile：

make setup
make handoff LANE=math TESTS=tests/math/graphs/test_graph_distance_matrix.py

改代码前请先读 CONTRIBUTING.md，里面有聚焦的测试命令、校验规则、文档组织和 PR 要求。

许可证

MIT