MCP Reasoner
2025.01.09
164
TypeScriptAI 推理复杂问题解决开发效率
MCP Reasoner 是一个为 Claude Desktop 设计的推理实现，支持 Beam Search 和 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 两种搜索策略。该项目旨在提升 Claude 在复杂问题解决中的表现，通过引入实验性的推理算法（如 A* 搜索方法和双向搜索方法）以及策略模拟层，进一步优化推理过程。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
MCP Reasoner 是一个专注于提升 AI 推理能力的工具，特别适用于复杂问题解决和决策优化场景。
核心功能
- 支持两种搜索策略：Beam Search（适用于简单问题）和 MCTS（适用于复杂问题）。
- 提供实验性的推理算法（如
mcts-002-alpha和mcts-002alt-alpha），结合策略模拟层和自适应探索模拟器。 - 跟踪和评估不同推理路径的质量。
- 分析和优化推理过程。
- 遵循 MCP 协议。
适用场景
- 复杂问题解决和决策优化。
- AI 推理能力的测试和基准测试（如 MATH500、GPQA-Diamond、GMSK8 等）。
工具列表
mcts-002-alpha：使用 A* 搜索方法和策略模拟层。mcts-002alt-alpha：使用双向搜索方法和策略模拟层。
常见问题解答
- 为什么移除
mcts-001-alpha和mcts-001alt-alpha？ 因为这些版本的性能与基础 MCTS 方法相似，未能显著提升推理效果。 - 为什么现在引入策略模拟层？ 因为结合策略和搜索可以更好地优化推理过程。
使用教程
使用依赖
- Node.js 环境
安装教程
git clone https://github.com/frgmt0/mcp-reasoner.git
OR clone the original:
git clone https://github.com/Jacck/mcp-reasoner.git
cd mcp-reasoner
npm install
npm run build
配置
将以下内容添加到 Claude Desktop 配置文件中：
{
"mcpServers": {
"mcp-reasoner": {
"command": "node",
"args": ["path/to/mcp-reasoner/dist/index.js"],
}
}
}
调试方式
目前暂无详细的调试步骤，更多测试和基准测试将在未来添加。