数学文章問題（Math Word Problem: MWP）の自動解法手法の開発は、1960年代以降、自然言語処理（NLP）研究者の関心の的となってきました。近年では、MWPsを効果的に解くためのデータセットおよび深層学習ベースの手法が次々と提案されています。しかし、現存する多くの方法は、一つまたは二つのデータセット上で評価されており、設定が異なるため、手法間での統一的で標準化された、公正かつ包括的な比較が行われていません。本論文では、MWPの解法を目的とした初めてのオープンソースフレームワークである「MWPToolkit」を提案します。MWPToolkitでは、既存のMWPソルバーの処理プロセスを複数のコアコンポーネントに分解し、モデルを高度に再利用可能なモジュールに分離しています。さらに、ハイパーパラメータサーチ機能を提供することで、性能の向上を支援しています。本研究では、4つの広く使われている単一式生成ベンチマークおよび2つの複数式生成ベンチマークにおいて、合計17種類のMWPソルバーを実装・比較しました。これらの特徴により、MWPToolkitは、研究者が最先端のベースラインモデルを再現し、新たなMWPソルバーを迅速に開発するのに適したツールとなります。コードおよびドキュメントは、https://github.com/LYH-YF/MWPToolkit にて公開されています。