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Glama

MCP推論者

ビームサーチとモンテカルロツリーサーチ (MCTS) の両方の機能を備えた、Claude Desktop 用の体系的推論 MCP サーバー実装。

特徴

  • 二重の検索戦略:

    • 設定可能な幅のビームサーチ

    • 複雑な意思決定空間のためのMCTS

  • 思考のスコアリングと評価

  • ツリーベース推論パス

  • 推論プロセスの統計分析

  • MCPプロトコル準拠

Related MCP server: Perplexity MCP Server

インストール

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

構成

Claude Desktop 設定に追加:

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

検索戦略

ビームサーチ

  • 最も有望なパスの固定幅セットを維持する

  • ステップバイステップの推論に最適

  • 最適な用途: 数学の問題、論理パズル

モンテカルロ木探索

  • シミュレーションに基づく意思決定空間の探索

  • 探索と開発のバランスをとる

  • 最適な用途: 結果が不確実な複雑な問題

**注:**モンテカルロ木探索により、クロードはArc AGIベンチマークで非常に優れたパフォーマンスを発揮しました(公開テストでは6/10点)。一方、ビーム探索では同じパズルで3/10点という結果でした。非常に複雑なタスクでは、ビーム探索ではなくMCTS戦略を使用するようにクロードに指示する必要があります。

アルゴリズムの詳細

  1. 検索戦略の選択

    • ビームサーチ: 複数のソリューションパスを評価してランク付けする

    • MCTS: ノード選択とランダムロールアウトに UCT を使用する

  2. 思考スコアの基準:

    • 詳細レベル

    • 数式

    • 論理コネクタ

    • 親子関係の強さ

  3. プロセス管理

    • ツリーベースの状態追跡

    • 推論の統計分析

    • 進捗状況の監視

ユースケース

  • 数学の問題

  • 論理パズル

  • ステップバイステップの分析

  • 複雑な問題の分解

  • 決定木探索

  • 戦略の最適化

将来の実装

  • 新しいアルゴリズムを実装する

    • 反復深化深さ優先探索(IDDFS)

    • アルファベータ剪定

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/parmarjh/mcp-reasoner'

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