Z3 MCP

该项目基于Z3定理证明器，采用函数式编程方法实现约束求解和关系分析功能，并通过MCP协议服务器提供标准化接口。

开发者工具教育与学习工具 #定理证明 #约束求解 #关系推理 #函数编程 .Python

评分 : 2.5分

下载量 : 7.5K

更新时间 : 2025-04-29

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什么是Z3 MCP服务器？

Z3 MCP服务器是一个基于Z3定理求解器的工具，支持通过Model Context Protocol (MCP)接口解决复杂的约束满足问题和关系分析任务。它允许用户通过标准化协议定义变量、约束和查询，从而高效地进行推理。

如何使用Z3 MCP服务器？

用户可以通过配置MCP客户端（如VSCode插件）连接到服务器，发送问题描述或查询，服务器将返回解决方案或关系推断结果。

适用场景

适用于需要解决复杂约束问题或分析实体间关系的场景，例如数学问题求解、逻辑推理、家族关系推导等。

主要功能

约束满足问题求解

支持定义变量和约束条件，并自动找到满足所有条件的解。

关系分析

通过输入实体及其关系，推导出特定的逻辑关系是否成立。

简单接口

提供更简单的API接口，无需深入了解底层模型即可快速上手。

优势

强大的约束求解能力，适用于复杂问题。

基于MCP协议，易于与其他工具集成。

支持函数式编程风格，代码清晰易读。

提供图形化配置选项，降低使用门槛。

局限性

对大规模问题可能需要更多计算资源。

某些高级功能需要熟悉Z3的底层语法。

依赖Python环境运行，可能不适用于所有平台。

如何使用

安装依赖

确保已安装Python环境及项目依赖。运行以下命令安装：`uv pip install -e .`。

启动MCP服务器

在项目目录下运行命令：`python -m z3_poc.server.main`。

配置客户端

编辑VSCode的`settings.json`文件，添加MCP服务器配置。

使用案例

N-Queens问题求解

使用Z3 MCP服务器解决8皇后问题。

家族关系推导

推导家族成员间的亲属关系。

常见问题

如何确保MCP服务器正常运行？

为什么我的查询没有返回结果？

🚀 Z3定理证明器与函数式编程项目

本项目基于Python实现，借助Z3定理证明器解决复杂约束满足问题，分析实体间关联关系。同时，通过MCP（机器可读配置）服务器接口将这些功能对外开放，为相关应用提供了强大的支持。

🚀 快速开始

安装步骤

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/yourusername/z3_project.git
cd z3_project

安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```
可选：安装开发工具：
```
pip install pre-commit
```

运行示例

约束求解示例

from src.solver import solve_constraints
variables = ['x', 'y']
constraints = ["x + y == 10", "x <= 5"]
solution = solve_constraints(variables, constraints)
print(solution)  # 输出可能的解集合

关系推理示例

from src.relations import infer_relations
relations_data = [
    ("Bob", "Hanna", "sibling"),
    ("Bob", "Charlie", "sibling")
]
inferred = infer_relations(relations_data)
print(inferred)  # 输出推导出的关系

启动MCP服务器

uvicorn src.server:app --reload

✨ 主要特性

复杂约束处理：能够解决涉及多个变量和条件的约束满足问题。
关系分析：支持对实体间关系的推理与验证。
函数式编程风格：采用不可变数据结构、结果类型及Maybe类型等函数式编程原则，确保代码的简洁性和可维护性。
MCP服务器接口：提供标准化的机器可读配置接口，便于外部系统的集成。

📦 安装指南

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/yourusername/z3_project.git
cd z3_project

安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```
可选：安装开发工具：
```
pip install pre-commit
```

💻 使用示例

基础用法

约束求解示例

from src.solver import solve_constraints
variables = ['x', 'y']
constraints = ["x + y == 10", "x <= 5"]
solution = solve_constraints(variables, constraints)
print(solution)  # 输出可能的解集合

关系推理示例

from src.relations import infer_relations
relations_data = [
    ("Bob", "Hanna", "sibling"),
    ("Bob", "Charlie", "sibling")
]
inferred = infer_relations(relations_data)
print(inferred)  # 输出推导出的关系

高级用法

启动MCP服务器

uvicorn src.server:app --reload

📚 详细文档

MCP服务器配置

简单约束求解接口

请求格式：

{
  "variables": [
    {"name": "x", "type": "integer"},
    {"name": "y", "type": "integer"}
  ],
  "constraints": ["x + y == 10"],
  "description": "寻找满足条件的x和y值"
}

简单关系推理接口

请求格式：

{
  "relationships": [
    {"person1": "Bob", "person2": "Hanna", "relation": "sibling"},
    {"person1": "Bob", "person2": "Charlie", "relation": "sibling"}
  ],
  "query": "sibling(Hanna, Charlie)"
}

功能式编程方法

本项目展示了多种功能式编程技巧：

不可变数据结构：通过Pydantic模型实现数据的不可变性。
结果类型：使用returns.result.Result处理错误，避免异常抛出。
Maybe类型：采用returns.maybe.Maybe处理可选值。
Do Notation：结合生成器表达式和Result.do()实现操作序列。
模式匹配：利用Python的match-case结构提升代码可读性。

示例代码

expr = (
    RelationshipResult(...)
    for entities in create_entities()
    if entities
)

🔧 技术细节

技术栈

属性	详情
模型类型	本项目使用了多种技术构建，包括微软开发的高效定理证明工具Z3，用于数据验证和设置构建的库Pydantic，支持结果类型与Maybe类型处理的函数式编程扩展库Returns，以及轻量级的机器可读配置服务器框架FastMCP。

📄 许可证

本项目遵循MIT License协议，允许自由使用、修改和分发。

贡献指南

欢迎贡献！请先阅读CONTRIBUTING.md，了解如何参与开发。

📦 项目结构

z3_project/
├── README.md          # 项目文档
├── LICENSE           # 许可证文件
├── setup.py          # 项目安装脚本
├── requirements.txt  # 依赖管理文件
├── src/
│   ├── __init__.py    # 包初始化文件
│   ├── solver.py      # 约束求解器实现
│   ├── relations.py   # 关系推理模块
│   └── server.py      # MCP服务器实现