Recursive Companion MCP

🚀 递归伴侣MCP

递归伴侣MCP是一个实现了模型上下文协议（MCP）的服务器，它通过自我批判循环实现迭代式优化。该项目受Hank Besser的递归伴侣启发，在此基础上增加了增量处理功能，避免了超时问题，并能实时显示处理进度。

✨ 主要特性

• 增量式优化：将优化过程拆分为多个离散步骤，避免超时。
• 数学收敛：使用余弦相似度来衡量优化是否完成。
• 特定领域优化：自动检测并针对技术、营销、战略、法律和金融等领域进行优化。
• 进度可见：每个步骤都会立即返回结果，便于更新用户界面。
• 并行会话：支持多个并发的优化会话。
• 自动会话跟踪：无需手动管理会话ID。
• 对AI友好的错误处理：为AI助手提供可操作的诊断信息和恢复提示。

🚀 快速开始

它是如何工作的

优化过程遵循“草稿 → 批判 → 修订 → 收敛”的模式：

1. 草稿：生成初始响应。
2. 批判：创建多个并行的批判（使用更快的模型）。
3. 修订：将批判意见综合成改进版本。
4. 收敛：测量相似度并重复上述步骤，直到达到阈值。

📦 安装指南

前提条件

• Python 3.10 或更高版本
• uv 包管理器
• 具备Bedrock访问权限的AWS账户
• Claude桌面应用程序

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/recursive-companion-mcp.git
cd recursive-companion-mcp

2. 安装依赖项：

uv sync

3. 通过环境变量或AWS CLI配置AWS凭证。

4. 将以下内容添加到Claude桌面配置文件（~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）中：

{
  "mcpServers": {
    "recursive-companion": {
      "command": "/path/to/recursive-companion-mcp/run_server.sh",
      "env": {
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-key",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret",
        "BEDROCK_MODEL_ID": "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
        "CRITIQUE_MODEL_ID": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
        "CONVERGENCE_THRESHOLD": "0.95",
        "PARALLEL_CRITIQUES": "2",
        "MAX_ITERATIONS": "5",
        "REQUEST_TIMEOUT": "600"
      }
    }
  }
}

💻 使用示例

基础用法

该工具提供了多个MCP端点：

• 启动优化会话：

使用 start_refinement 来优化："解释安全API设计的关键原则"

• 逐步继续优化：

使用 continue_refinement 并传入会话ID "abc123..."

• 获取最终结果：

使用 get_final_result 并传入会话ID "abc123..."

• 其他工具：
  • get_refinement_status - 检查进度但不推进。
  • list_refinement_sessions - 查看所有活跃会话。

📚 详细文档

配置

性能

在优化设置下：

• 每次迭代：60 - 90 秒
• 典型收敛：2 - 3 次迭代
• 总时间：2 - 4 分钟（分布在多次调用中）

使用Haiku进行批判可将迭代时间减少约50%。

对AI友好的特性

该工具为使用它的AI助手提供了特殊功能：

• 自动会话跟踪：自动维护 current_session_id。
• 智能错误消息：错误信息包含以 _ai_ 为前缀的字段，提供可操作的诊断信息。
• 性能提示：响应中包含优化提示和预测。
• 进度预测：收敛跟踪包括剩余迭代次数的估计。

示例AI友好的错误响应：

{
  "success": false,
  "error": "未提供会话ID且没有当前会话",
  "_ai_context": {
    "current_session_id": null,
    "active_session_count": 2,
    "recent_sessions": [...]
  },
  "_ai_suggestion": "使用 start_refinement 创建新会话",
  "_human_action": "首先启动一个新的优化会话"
}

架构

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│   Claude    │────▶│  MCP Server  │────▶│   Bedrock   │
│  Desktop    │◀────│              │◀────│   Claude    │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
                           │
                           ▼
                    ┌──────────────┐
                    │   Session    │
                    │   Manager    │
                    └──────────────┘

开发

• 运行测试：

uv run pytest tests/

• 本地测试：

uv run python test_incremental.py

🔧 技术细节

本项目受Hank Besser的递归伴侣启发，原始实现提供了“草稿 → 批判 → 修订 → 收敛”的概念模式。此MCP版本增加了以下功能：

• 基于会话的增量处理，避免超时。
• 与AWS Bedrock集成，用于Claude和Titan嵌入。
• 领域自动检测和专门的提示。
• 数学收敛测量。
• 支持使用不同的模型进行批判和生成。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 原始概念：Hank Besser的递归伴侣
• 为模型上下文协议而构建
• 使用AWS Bedrock访问大语言模型
• 受AI推理中的迭代优化模式启发

贡献

欢迎贡献代码！请阅读我们的贡献指南以了解详细信息。