自适应 MCP 服务器

概述

自适应 MCP（模型上下文协议）服务器是一个先进的 AI 推理系统，旨在为复杂问题提供智能、多策略的解决方案。通过结合多种推理方法、实时研究和全面的验证，该系统为信息处理和答案生成提供了一种复杂的方法。

主要特性

• 多策略推理

  • 顺序推理
  • 分支推理
  • 溯因推理
  • 横向（创造性）推理
  • 逻辑推理

• 高级研究集成

  • 实时信息检索
  • 多种搜索策略支持
  • 基于置信度的结果验证

• 全面验证

  • 语义相似性检查
  • 事实准确性评估
  • 置信度评分
  • 错误检测

安装

前提条件

• Python 3.8+
• pip
• 推荐使用虚拟环境

设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-org/adaptive-mcp-server.git

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上，使用 `venv\Scripts\activate`

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

快速开始

基本用法

from reasoning import reasoning_orchestrator

async def main():
    # 提出一个复杂的问题
    result = await reasoning_orchestrator.reason(
        "人工智能的潜在长期影响是什么？"
    )
    
    print(result['answer'])
    print(f"置信度: {result['confidence']}")

配置

在项目根目录中创建一个 mcp_config.json：

{
    "research": {
        "api_key": "YOUR_EXA_SEARCH_API_KEY",
        "max_results": 5,
        "confidence_threshold": 0.6
    },
    "reasoning": {
        "strategies": [
            "sequential", 
            "branching", 
            "abductive"
        ]
    }
}

高级用法

自定义推理策略

from reasoning import reasoning_orchestrator, ReasoningStrategy

# 自定义策略选择
custom_strategies = [
    ReasoningStrategy.LOGICAL, 
    ReasoningStrategy.LATERAL
]

# 使用特定策略
result = await reasoning_orchestrator.reason(
    "设计一个创新的城市交通解决方案",
    strategies=custom_strategies
)

开发

运行测试

# 运行所有测试
pytest tests/

# 运行特定模块测试
pytest tests/test_research.py
pytest tests/test_orchestrator.py

贡献

1. Fork 仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开一个 Pull Request

最佳实践

1. 模块化: 利用模块化设计来扩展推理能力
2. 置信度评分: 始终检查结果中的 confidence 字段
3. 错误处理: 在使用推理系统时实现 try-except 块
4. API 密钥管理: 使用环境变量进行敏感配置

故障排除

• 确保已安装所有依赖项
• 检查您的 Exa Search API 密钥
• 验证网络连接
• 查看日志以获取详细的错误信息

许可证

在 MIT 许可证下分发。 有关更多信息，请参见 LICENSE。

联系方式

您的姓名 - your.email@example.com

项目链接: https://github.com/your-org/adaptive-mcp-server