MATLAB MCP — 사용 사례, 설치 & 라이브 데모

Name: MATLAB MCP Server
Author: matlab

왜 쓰나요

핵심 기능

1차 공식 — MathWorks에서 유지 관리
코드 실행(evaluate_matlab_code), 파일 실행(run_matlab_file), 정적 분석(check_matlab_code)
단위 테스트 실행기가 구조화된 테스트 결과를 반환합니다
툴박스 감지 — 에이전트가 코드 생성 전 사용 가능한 툴박스를 파악합니다

라이브 데모

실제 사용 모습

matlab.replay ▶ 준비됨

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설치

클라이언트 선택

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "matlab-mcp-core-server"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config 열기. 저장 후 앱 재시작.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "matlab-mcp-core-server"
      ]
    }
  }
}

Cursor는 Claude Desktop과 동일한 mcpServers 스키마 사용. 프로젝트 설정이 전역보다 우선.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "matlab-mcp-core-server"
      ]
    }
  }
}

Cline 사이드바의 MCP Servers 아이콘 클릭 후 "Edit Configuration" 선택.

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "matlab-mcp-core-server"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop과 같은 형식. Windsurf 재시작 후 적용.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "matlab",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "matlab-mcp-core-server"
      ]
    }
  ]
}

Continue는 맵이 아닌 서버 오브젝트 배열 사용.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "matlab": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "matlab-mcp-core-server"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers에 추가. 저장 시 Zed가 핫 리로드.

claude mcp add matlab -- uvx matlab-mcp-core-server

한 줄 명령. claude mcp list로 확인, claude mcp remove로 제거.

사용 사례

실전 활용법: MATLAB

MATLAB 스크립트 생성, 분석, 실행

👤 엔지니어링 연구자, 제어/신호처리 엔지니어 ⏱ ~20 min intermediate

언제 쓸까: MATLAB에서 계산을 대화형으로 프로토타이핑하고 싶을 때 — 생성, 실행, 조정, 반복.

사전 조건

MATLAB R2020b+ 설치되고 PATH에 있음 — 터미널에서 matlab -help가 작동해야 함
MATLAB을 개인 자동화 서버로 등록됨 — MATLAB에서 matlab.engine.shareEngine 한 번 실행 — MCP README 참조

흐름

기능 확인

설치된 MATLAB 툴박스를 감지합니다. 신호 처리와 제어 시스템이 필요합니다.✓ 복사됨

→ 버전을 포함한 목록; 에이전트가 사용 가능한 것을 알게 됨
스크립트 생성

signal.mat을 로드하고 50Hz에서 Butterworth 로우패스를 적용하며 전후 플롯을 그리는 MATLAB 스크립트를 작성합니다. ./lp_filter.m으로 저장합니다.✓ 복사됨

→ .m 파일 작성됨
확인 후 실행

lp_filter.m에서 check_matlab_code를 실행합니다. 문제를 수정합니다. 그 다음 run_matlab_file을 실행하고 플롯 경로를 반환합니다.✓ 복사됨

→ 정적 검사 통과, 스크립트 실행, 출력 그림 저장됨

결과: 창을 전환하지 않고 몇 분 안에 작동하는 MATLAB 프로토타입 생성.

함정

상대 경로가 깨짐 — MATLAB이 자신의 작업 디렉토리에서 시작 — script_path와 스크립트 내부에서 항상 절대 경로를 사용하거나 첫 번째 줄에서 디렉토리로 cd합니다
비대화형 모드에서 스크립트가 uiopen/plot 창에서 멈춤 — figure('Visible','off')와 saveas()를 사용하여 표시 대신 파일에 저장합니다

함께 쓰기: filesystem

MATLAB 단위 테스트 실행 및 실패 반복

👤 MATLAB 코드베이스를 유지 관리하는 엔지니어 ⏱ ~20 min intermediate

언제 쓸까: 테스트 스위트(matlab.unittest)가 있고 에이전트가 이를 실행하고 회귀를 수정하도록 하고 싶을 때.

사전 조건

matlab.unittest를 사용하는 테스트 파일 — matlab.unittest.TestCase에서 상속하는 클래스

흐름

스위트 실행

./tests/MyAlgorithmTest.m에서 테스트를 실행합니다. 메서드별 통과/실패 및 오류 텍스트를 반환합니다.✓ 복사됨

→ 구조화된 테스트 보고서
진단

각 실패에 대해 어설션을 읽고, 구현을 읽고, 격차를 설명합니다.✓ 복사됨

→ 실패별 근본 원인
수정 및 재실행

구현(테스트 아님)에 최소한의 수정을 적용합니다. 초록색이 될 때까지 재실행합니다.✓ 복사됨

→ 모든 테스트 통과

결과: 에이전트가 주도하는 MATLAB 코드에 대한 TDD 루프.

함정

테스트가 MATLAB 경로에 없는 파일에 따라 다름 — 테스트 시작 시 addpath(genpath(pwd))를 추가하거나 project_path를 명시적으로 전달합니다

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

matlab + filesystem

데이터 파일 읽기 → MATLAB 계산 실행 → 결과 파일 저장

./data/*.csv를 읽고, 각각을 처리하는 MATLAB 스크립트를 작성하며, 출력을 ./processed/에 저장합니다. 실행 및 확인합니다.✓ 복사됨

matlab + git

에이전트가 생성하는 스크립트를 버전 관리합니다

MATLAB 분석 스크립트를 생성하고, 실행하며, 결과가 좋아 보이는지 확인한 후, 설명이 있는 메시지로 스크립트를 커밋합니다.✓ 복사됨

도구

이 MCP가 노출하는 것

도구	입력	언제 호출	비용
detect_matlab_toolboxes		첫 번째 단계 — 사용할 수 있는 것을 파악합니다	free
check_matlab_code	script_path (절대 경로)	실행 전 Lint 수행 — 명백한 문제를 빠르게 감지합니다	무료
evaluate_matlab_code	code: str, project_path (절대 경로)	일회성 표현식 또는 인라인 코드	무료
run_matlab_file	script_path (절대 경로)	저장된 .m 파일 실행	무료
run_matlab_test_file	script_path (절대 경로)	구조화된 테스트 실행	무료

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터: 없음 — 로컬 MATLAB 실행
호출당 토큰: 스크립트 출력이 클 수 있습니다(플롯, 표). 반환된 데이터를 제한합니다.
금액: MATLAB 라이선스 필요(무료 아님); MCP 자체는 무료
팁: 응답에서 큰 숫자 행렬을 반환하는 대신 에이전트가 플롯을 파일에 작성하도록 합니다

보안

권한, 시크릿, 파급범위

자격 증명 저장: 없음 — 로컬 실행

데이터 외부 송신: 없음 — MATLAB이 로컬에서 실행됨

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

첫 호출 시 'MATLAB engine not found'

MATLAB을 개인 자동화 서버로 등록합니다: MATLAB에서 matlab.engine.shareEngine을 실행합니다. 이후 MCP를 재시작합니다.

확인: 터미널에서: `python -c 'import matlab.engine; matlab.engine.find_matlab()'` — 엔진을 나열해야 함

스크립트가 'Undefined function' 오류

함수가 설치되지 않은 툴박스에 있거나 MATLAB 경로에 없습니다. detect_matlab_toolboxes를 실행하고 확인합니다.

check_matlab_code는 아무것도 보고하지 않지만 런타임 실패

mlint는 구문을 감지하지만 의미론이 아닙니다. 논리를 검증하기 위해 작은 테스트 입력으로 evaluate_matlab_code를 사용합니다.

장시간 실행 스크립트 시간 초과

MCP 클라이언트는 호출당 시간 초과를 가집니다. 스크립트를 단계별로 나누고, 중간 결과를 디스크에 저장하며, 단계별로 실행합니다.

대안

MATLAB 다른 것과 비교

대안	언제 쓰나	단점/장점
쉘 MCP를 통한 Octave	MATLAB 라이선스가 없고 오픈 소스가 필요할 때	핵심에 대해 구문 호환이지만 툴박스는 종종 크게 다릅니다
Python-exec MCP를 통한 Python(numpy/scipy)	워크플로우를 변환하려고 할 때	무료이며 거대한 에코시스템이지만 MATLAB 특화 툴박스(Simulink 등)를 포기합니다

MATLAB

왜 쓰나요

핵심 기능

라이브 데모

실제 사용 모습

설치

클라이언트 선택

사용 사례

실전 활용법: MATLAB

MATLAB 스크립트 생성, 분석, 실행

사전 조건

흐름

함정

MATLAB 단위 테스트 실행 및 실패 반복

사전 조건

흐름

함정

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

도구

이 MCP가 노출하는 것

비용 및 제한

운영 비용

보안

권한, 시크릿, 파급범위

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

대안

MATLAB 다른 것과 비교

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