MCP 推理器

一个系统化的推理 MCP 服务器实现，专为 Claude 桌面版设计，集成了束搜索（Beam Search）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）功能。

功能

• 双重搜索策略：
  • 束搜索：支持配置宽度
  • 蒙特卡洛树搜索：适用于复杂决策空间
• 思考评分与评估
• 基于树的推理路径
• 推理过程统计分析
• 符合 MCP 协议

安装

git clone https://github.com/Jacck/mcp-reasoner.git
cd mcp-reasoner
npm install
npm run build

配置

添加到 Claude 桌面版配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-reasoner": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/mcp-reasoner/dist/index.js"],
    }
  }
}

搜索策略

束搜索

• 维护一组固定宽度的最可能路径
• 适用于逐步推理
• 最适合：数学问题、逻辑谜题

蒙特卡洛树搜索

• 基于模拟的决策空间探索
• 平衡探索与利用
• 最适合：复杂问题，具有不确定结果

**注意：**蒙特卡洛树搜索使 Claude 在 Arc AGI 基准测试中表现优异（得分 6/10），而束搜索在相同谜题上得分为 (3/10)。对于超级复杂的任务，建议引导 Claude 使用 MCTS 策略优于束搜索。

算法细节

1. 搜索策略选择：
   • 束搜索：评估和排序多个解决方案路径
   • 蒙特卡洛树搜索：使用 UCT 进行节点选择，并通过随机 rollout 进行探索
2. 思考评分基于以下因素：
   • 详细程度
   • 数学表达式
   • 逻辑连接词
   • 父子关系强度
3. 过程管理：
   • 基于树的状态跟踪
   • 推理过程的统计分析
   • 进度监控

使用场景

• 数学问题
• 逻辑谜题
• 逐步分析
• 复杂问题分解
• 决策树探索
• 策略优化

未来实现

• 实现新算法：
  • 迭代深化深度优先搜索（IDDFS）
  • Alpha-Beta 剪枝

许可证

此项目根据 MIT 许可证发布 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。