MCTS MCP Server

基本能力

产品定位

MCTS MCP Server 是一个AI辅助分析和推理工具，专注于通过蒙特卡洛树搜索算法提供深入的、多角度的分析能力。

核心功能

• Bayesian MCTS: 使用概率方法在分析过程中平衡探索与利用。
• Multi-iteration Analysis: 支持多次迭代思考，每次迭代包含多次模拟。
• State Persistence: 在同一聊天中记住关键结果、不适合的方法和先验。
• Approach Taxonomy: 将生成的思路分类为不同的哲学方法和家族。
• Thompson Sampling: 可以使用Thompson采样或UCT进行节点选择。
• Surprise Detection: 识别出令人惊讶或新颖的分析方向。
• Intent Classification: 理解用户是希望开始新的分析还是继续之前的分析。

适用场景

• 对复杂主题进行深入分析。
• 探索问题的多个角度和解释。
• 在聊天环境中进行多轮迭代分析。

工具列表

• initialize_mcts: 启动一个新的MCTS分析。
• run_mcts: 运行MCTS算法进行指定次数的迭代。
• generate_synthesis: 生成MCTS结果的最终综合。
• get_config: 查看当前MCTS配置。
• update_config: 更新MCTS配置。
• get_mcts_status: 获取MCTS系统的当前状态。

常见问题解答

• 如何修改MCTS参数以探索不同的分析路径？
• 如何可视化MCTS树结构以理解分析过程？
• 如何优化MCTS算法参数以提高分析效率？

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装Python 3.10+。
2. 安装UV（Astral UV）：

curl -fsSL https://astral.sh/uv/install.sh | bash

安装教程

1. 克隆仓库并运行安装脚本：

./setup.sh

或手动设置：

uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

调试方式

1. 激活虚拟环境：

source .venv/bin/activate

1. 运行测试脚本：

python test_server.py

1. 直接运行服务器进行测试：

uv run server.py

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。