Math & Numbers
Resuelve problemas de asignación de 2–8 × 2–8 con el algoritmo húngaro de libro (matrices rectangulares admitidas, se rellenan con filas/columnas ficticias de costo cero): reducción por filas y columnas, emparejamiento máximo de ceros con caminos de aumento y, si falta, cobertura mínima de ceros por líneas según König restando el menor valor no cubierto y sumándolo en las intersecciones; los problemas de maximización se resuelven internamente con la matriz negada. Muestra cada ronda de reducción/cobertura y reporta la asignación óptima y el costo total verificados por sustitución. Clásico: [[9,2,7],[6,4,3],[5,8,1]] mínimo → costo total 9.
Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.
curl -X POST 'http://127.0.0.1:3003/es/api/tools/assignment-problem-solver' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"matrix":"9, 2, 7\n6, 4, 3\n5, 8, 1","goal":"min","decimalPlaces":4}'Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.
POST http://127.0.0.1:3003/es/api/tools/assignment-problem-solver| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| matrix | textarea | Sí | Cost (or benefit) matrix, one row per worker, one column per task. 2–8 rows × 2–8 columns; rectangular matrices are padded with zero-cost dummies. |
| goal | select | Sí | — |
| decimalPlaces | number | No | — |
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.
Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-assignment-problem-solver": {
"name": "assignment-problem-solver",
"description": "Resuelve problemas de asignación de 2–8 × 2–8 con el algoritmo húngaro de libro (matrices rectangulares admitidas, se rellenan con filas/columnas ficticias de costo cero): reducción por filas y columnas, emparejamiento máximo de ceros con caminos de aumento y, si falta, cobertura mínima de ceros por líneas según König restando el menor valor no cubierto y sumándolo en las intersecciones; los problemas de maximización se resuelven internamente con la matriz negada. Muestra cada ronda de reducción/cobertura y reporta la asignación óptima y el costo total verificados por sustitución. Clásico: [[9,2,7],[6,4,3],[5,8,1]] mínimo → costo total 9.",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3003/mcp/sse?toolId=assignment-problem-solver",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "assignment-problem-solver",
"arguments": {
"matrix": "9, 2, 7\n6, 4, 3\n5, 8, 1",
"goal": "min",
"decimalPlaces": 4
}
}
}¿Dudas o problemas? Contacta con [email protected]