cal-mcp 是一个基于 FastMCP 框架构建的轻量级数学表达式计算服务器，它为 AI 模型提供高效的数学计算能力。该服务器通过标准输入输出（stdio）与外界交互，使用 expr-eval 库解析和计算用户提供的数学表达式。它支持基本的数学运算，并内置了常用的数学常量，如 E 和 PI。

开发者可以通过简单的配置，将 cal-mcp 集成到 AI 模型中，从而使模型具备动态计算能力，解决需要实时数学计算的场景。例如，AI 模型可以利用 cal-mcp 计算复杂的公式，进行数据分析或生成更精确的预测。

cal-mcp 基于 Bun 运行时环境，并使用 TypeScript 开发，保证了其高性能和易维护性。通过 Smithery 或手动安装，开发者可以快速部署和使用该服务，极大地简化了 AI 模型与数学计算功能的集成过程。

数学表达式计算

cal-mcp 的核心功能是能够解析和计算用户提供的数学表达式。它利用 expr-eval 库将输入的字符串转化为可执行的数学运算，并返回计算结果。该功能支持基本的算术运算（加、减、乘、除）以及内置的数学常量，例如圆周率（PI）和自然常数（E）。通过这种方式，AI 模型可以将复杂的数学计算任务卸载到 cal-mcp，从而专注于自身的核心功能。例如，一个 AI 助手需要计算某个几何图形的面积，它可以将计算公式（例如 "PI * 半径^2"）传递给 cal-mcp，然后接收计算结果。这极大地简化了 AI 模型处理数学问题的流程，提高了效率和准确性。

内置数学常量支持

cal-mcp 预置了常用的数学常量，包括 E（自然常数）和 PI（圆周率），以及布尔值 true 和 false。这些常量可以直接在数学表达式中使用，无需用户自行定义。这一特性简化了表达式的编写，并减少了出错的可能性。例如，在计算圆的周长时，可以直接使用 2 * PI * 半径，而无需手动输入 PI 的近似值。对于需要频繁使用这些常量的 AI 模型来说，这是一个非常方便的功能。技术实现上，这些常量在 expr-eval 库解析表达式之前被预先定义，确保它们在计算过程中可用。

基于标准输入输出交互

cal-mcp 通过标准输入输出（stdio）与外部环境进行交互。这意味着 AI 模型可以通过简单的文本输入将数学表达式传递给 cal-mcp，并接收文本格式的计算结果。这种交互方式具有良好的通用性和兼容性，可以轻松地集成到各种编程语言和平台中。例如，一个 Python 编写的 AI 模型可以使用 subprocess 模块调用 cal-mcp，并将表达式作为标准输入传递给它。cal-mcp 计算完成后，将结果通过标准输出返回给 Python 程序。这种基于 stdio 的交互方式简化了集成过程，降低了开发难度。

轻量级与高效性

cal-mcp 基于 FastMCP 框架和 Bun 运行时环境构建，旨在提供轻量级和高效的计算服务。Bun 运行时以其高性能而闻名，能够快速启动和执行 JavaScript/TypeScript 代码。FastMCP 框架则提供了一种简单而有效的方式来构建 MCP 服务。这种技术选型使得 cal-mcp 能够以较低的资源消耗提供快速的数学表达式计算服务。例如，在需要高并发处理大量计算请求的场景下，cal-mcp 能够保持良好的性能和稳定性。这对于资源受限的 AI 模型或需要在边缘设备上运行的 AI 应用来说，尤为重要。