MCP Langbase Reasoning

🚀 mcp-langbase-reasoning

这是一个由 Langbase Pipes 提供支持的模型上下文协议（MCP）服务器，具备结构化推理能力。该项目使用 Rust 编写，并采用 SQLite 进行数据持久化。

🚀 快速开始

前提条件

• Rust 1.70 及以上版本
• 拥有 Langbase 账户和 API 密钥

安装

git clone https://github.com/quanticsoul4772/mcp-langbase-reasoning.git
cd mcp-langbase-reasoning

# 配置环境
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置 LANGBASE_API_KEY=your_key

# 构建项目
cargo build --release

配置 MCP 客户端

在 Claude 桌面配置文件（claude_desktop_config.json）中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "langbase-reasoning": {
      "command": "/path/to/mcp-langbase-reasoning",
      "env": {
        "LANGBASE_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

✨ 主要特性

• 12 种推理模式：线性推理、树状推理、发散推理、反思推理、回溯推理、自动选择推理、思维图推理、决策框架推理、证据评估推理、时间线推理、蒙特卡罗树搜索（MCTS）推理和反事实推理。
• 推理时间机器：基于时间线的探索、MCTS 引导的搜索以及反事实“如果...会怎样”分析。
• 5 种工作流预设：代码审查、调试、架构决策、战略决策和基于证据的结论。
• 认知分析：检测认知偏差和逻辑谬误。
• 自主自我改进：具备安全控制的 4 阶段优化循环（监控 → 分析 → 执行 → 学习）。
• 会话持久化：使用 SQLite 存储会话、想法、分支、检查点和时间线。
• 生产就绪：拥有 2000 多个测试用例，支持异步 I/O、重试逻辑和结构化错误处理。

💻 使用示例

基础用法

# 查看系统状态
cargo run -- self-improve status

# 查看操作历史
cargo run -- self-improve history

# 启用/禁用系统
cargo run -- self-improve enable
cargo run -- self-improve disable

# 临时暂停
cargo run -- self-improve pause --duration 1h

# 查看当前配置
cargo run -- self-improve config

# 强制进行健康检查
cargo run -- self-improve check

# 回滚上一次操作
cargo run -- self-improve rollback

高级用法

# 示例输出
$ cargo run -- self-improve status

Self-Improvement System Status
==============================
Enabled:           true
Circuit State:     closed
Consecutive Fails: 0
In Cooldown:       false
Actions This Hour: 3/10
Total Cycles:      47
Total Successes:   42
Total Rollbacks:   2
Last Cycle:        2025-12-26T10:30:00Z

📚 详细文档

可用工具

核心推理

树导航

检查点

思维图

决策与证据

时间机器

认知分析

工作流预设

内置预设：code-review、debug-analysis、architecture-decision、strategic-decision、evidence-based-conclusion

配置

必需配置

可选配置

自我改进系统

系统概述

服务器包含一个自主自我改进循环，用于监控系统健康状况、诊断问题、执行安全优化并从结果中学习。系统概述请参考 架构 图。

安全特性

• 始终启用：自我改进功能持续运行。
• 熔断机制：连续失败后停止（默认：5 次）。
• 操作允许列表：仅允许有界的、预先批准的参数更改。
• 速率限制：每小时最大操作次数（默认：10 次）。
• 自动回滚：对导致性能下降的更改进行回滚。
• 冷却期：操作之间的最短时间间隔（默认：60 秒）。
• AI 验证：对决策进行偏差和谬误检测。

配置

允许的操作

系统只能调整预定义的安全参数：

🔧 技术细节

架构

┌─────────────┐     stdio      ┌──────────────────┐     HTTPS     ┌─────────────────┐
│ MCP Client  │◄──────────────►│ mcp-langbase-    │◄─────────────►│ Langbase Pipes  │
│ (Claude)    │   JSON-RPC     │   reasoning      │               │ (8 pipes)       │
└─────────────┘                └────────┬─────────┘               └─────────────────┘
                                        │                                  ▲
                                        │                                  │
                                        ▼                                  │
                               ┌──────────────────┐                        │
                               │     SQLite       │                        │
                               │  sessions,       │                        │
                               │  thoughts,       │                        │
                               │  graphs,         │                        │
                               │  metrics         │                        │
                               └────────┬─────────┘                        │
                                        │                                  │
                    ┌───────────────────┴───────────────────┐              │
                    │         Self-Improvement Loop         │              │
                    │  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐  │   diagnosis  │
                    │  │ Monitor │→│ Analyze │→│ Execute │──┼──────────────┘
                    │  └────┬────┘ └─────────┘ └────┬────┘  │
                    │       │      ┌─────────┐      │       │
                    │       └──────│  Learn  │◄─────┘       │
                    │              └─────────┘              │
                    └───────────────────────────────────────┘

开发

cargo build              # 调试构建
cargo build --release    # 发布构建
cargo test               # 运行所有 2000 多个测试用例
cargo clippy -- -D warnings  # 代码检查（无警告）
cargo llvm-cov           # 生成覆盖率报告

项目结构

src/
├── main.rs           # 入口点
├── config/           # 环境配置
├── error/            # 结构化错误类型
├── langbase/         # Langbase API 客户端
├── modes/            # 12 种推理实现
│   ├── timeline.rs   # 时间线管理
│   ├── mcts.rs       # MCTS 探索
│   └── counterfactual.rs  # 反事实分析
├── presets/          # 工作流预设系统
├── self_improvement/ # 自主优化
├── server/           # MCP 协议处理
└── storage/          # SQLite 数据持久化

docs/
├── API_REFERENCE.md  # 完整工具文档
├── ARCHITECTURE.md   # 技术设计
├── LANGBASE_API.md   # 管道集成
└── REASONING_TIME_MACHINE.md  # 时间机器设计

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。