硕博生利器，利用大模型辅助公式推演

SymKit MCP 是一个 MCP 服务器，在 SymPy 之上提供真正的计算机代数后端，共 44 个工具。智能体用它推导、校验并记录物理、工程、化学、生物、经济等领域的公式。这个本地 MCP ，我已经经过了多轮迭代和优化，自己平时写论文也在用。

GitHub https://github.com/LBurny/symkit-mcp

PyPI https://pypi.org/project/symkit-mcp/

公式推导：一个 math() 工具覆盖 32 种符号运算，包括化简、求解、求导、积分、级数、极限等。输入支持 SymPy 字符串、A = B 形式的自然方程、莱布尼茨记法、Unicode 与希腊字母、LaTeX 。内置 YAML 公式库提供检索与排序推荐，智能体可以从已知结果出发，不必凭空猜测。

正确性验证：每个记录的步骤都会被符号化重新推导，残差必须化为零，精确为零或在容差内数值为零。定积分额外用数值求积独立复核。验证逐步进行，也贯穿整条推导链，坏步骤无法藏在正确的最终答案后面。

假设管理：四层假设引擎覆盖全局、领域、会话、步骤，跟踪符号性质，给出合并视图并标记矛盾。

会话与回溯：推导连同完整溯源持久化到磁盘，包括目标、笔记、每步风险与下一步建议。可以恢复旧会话，也可以调用 session_rollback(to_step) 截断推导链，从任意一步改走另一条分支。

输出：可导出可运行的 Python 函数、SymPy 脚本、LaTeX 推导或完整报告。