local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

The MCP-Logic server is built with Python and integrates with Prover9/Mace4 to provide automated reasoning capabilities for AI systems through a clean MCP interface.

MCP-로직

AI 시스템에 Prover9/Mace4를 사용하여 자동 추론 기능을 제공하는 MCP 서버입니다. 이 서버는 깔끔한 MCP 인터페이스를 통해 논리 정리 증명 및 논리 모델 검증을 지원합니다.

디자인 철학

MCP-Logic은 Prover9/Mace4에 대한 강력한 인터페이스를 제공하여 AI 시스템과 형식 논리 간의 간극을 메웁니다. MCP-Logic의 특별한 점은 다음과 같습니다.

AI 우선 설계 : AI 시스템이 자동 추론을 수행하도록 특별히 제작됨
지식 검증 : 지식 표현과 논리적 의미에 대한 공식적인 검증을 가능하게 합니다.
깔끔한 통합 : MCP(Model Context Protocol) 생태계와의 원활한 통합
심층 추론 : 중첩된 양화사와 다중 전제를 사용한 복잡한 논리적 증명 지원
실제 세계 응용 프로그램 : 특히 AI 지식 모델 및 추론 체인을 검증하는 데 유용합니다.

특징

자동화된 정리 증명을 위한 Prover9와의 원활한 통합
복잡한 논리 공식 및 증명 지원
내장된 구문 검증
MCP 서버 인터페이스 정리
광범위한 오류 처리 및 로깅
AI 시스템에 대한 지식 표현 및 추론 지원

빠른 예

지엑스피1

설치

필수 조건

파이썬 3.10+
UV 패키지 관리자
저장소 복제를 위한 Git
CMake 및 빌드 도구(LADR/Prover9 빌드용)

설정

이 저장소를 복제하세요

git clone https://github.com/angrysky56/mcp-logic
cd mcp-logic

설치 스크립트를 실행합니다. Windows 실행:

windows-setup-mcp-logic.bat

리눅스/macOS:

chmod +x linux-setup-script.sh
./linux-setup-script.sh

설정 스크립트:

종속성 확인(git, cmake, 빌드 도구)
외부 저장소 laitep/LADR 에서 LADR(Prover9/Mace4)을 다운로드합니다.
ladr/bin 디렉토리에 Prover9 바이너리를 생성하기 위해 LADR 라이브러리를 빌드합니다.
Python 가상 환경을 생성합니다
Docker를 사용하거나 사용하지 않고 실행하기 위한 구성 파일을 설정합니다.

중요: LADR 디렉토리는 저장소 자체에 포함되지 않으며 설치 스크립트나 수동으로 설치됩니다.

Docker 사용 - 이것이 제대로 작동하는지 알 수 없음, 주로 Claude Desktop과 직접 사용하도록 설계됨

Docker로 실행하려면 다음 스크립트를 사용하세요.

사용 가능한 포트를 찾습니다
가상 환경을 활성화합니다
설치된 Prover9에 대한 올바른 경로로 서버를 실행합니다.

# Linux/macOS
./run-mcp-logic.sh

# Windows
run-mcp-logic.bat

이 스크립트는 필요한 환경으로 Docker 컨테이너를 빌드하고 실행합니다.

Claude 데스크톱 통합

Claude Desktop과 함께 MCP-Logic을 사용하려면 다음 구성을 사용하세요.

{
  "mcpServers": {
    "mcp-logic": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "/path/to/mcp-logic/src/mcp_logic",
        "run", 
        "mcp_logic", 
        "--prover-path", 
        "/path/to/mcp-logic/ladr/bin"
      ]
    }
  }
}

"/path/to/mcp-logic"를 실제 저장소 경로로 바꾸세요.

사용 가능한 도구

입증하다

Prover9를 사용하여 논리적 증명을 실행합니다.

{
  "tool": "prove",
  "arguments": {
    "premises": [
      "all x (man(x) -> mortal(x))",
      "man(socrates)"
    ],
    "conclusion": "mortal(socrates)"
  }
}

잘 형성된 체크

논리적 문장 구문 검증:

{
  "tool": "check-well-formed",
  "arguments": {
    "statements": [
      "all x (man(x) -> mortal(x))",
      "man(socrates)"
    ]
  }
}

선적 서류 비치

자세한 분석과 예시는 문서 폴더를 참조하세요.

지식에서 응용으로 : AI 시스템에 대한 이해와 실제 응용에 대한 형식적 논리적 분석

프로젝트 구조

mcp-logic/
├── src/
│   └── mcp_logic/
│       └── server.py   # Main MCP server implementation
├── tests/
│   ├── test_proofs.py  # Core functionality tests
│   └── test_debug.py   # Debug utilities
├── Documents/          # Analysis and documentation
├── pyproject.toml      # Python package config
├── setup-script.sh     # Setup script (installs LADR & dependencies)
├── run-mcp-logic.sh    # Docker-based run script (Linux/macOS)
├── run-mcp-logic.bat   # Docker-based run script (Windows)
├── run-mcp-logic-local.sh # Local run script (no Docker)
└── README.md           # This file

참고: setup-script.sh를 실행한 후 Prover9 바이너리를 포함하는 "ladr" 디렉토리가 생성되지만, 이 디렉토리는 저장소 자체에 포함되지 않습니다.

개발

테스트 실행:

uv pip install pytest
uv run pytest

특허

MIT

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

MCP-Logic은 AI 시스템에 자동 추론 기능을 제공하는 서버로, 깔끔한 MCP 인터페이스를 통해 Prover9/Mace4를 사용하여 논리적 정리 증명과 모델 검증을 가능하게 합니다.

Related Resources

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