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Chain of Draft (CoD) MCP Server

by stat-guy
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Python
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초안 체인(CoD) MCP 서버

개요

이 MCP 서버는 연구 논문 "Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less"에 설명된 초안 체인(CoD) 추론 방식을 구현합니다. CoD는 LLM이 과제를 해결하는 동안 간결하면서도 유익한 중간 추론 결과를 생성할 수 있도록 하는 새로운 패러다임으로, 토큰 사용량을 크게 줄이는 동시에 정확성을 유지합니다.

주요 이점

  • 효율성 : 토큰 사용량이 크게 감소(표준 CoT의 7.6%에 불과)
  • 속도 : 생성 시간이 짧아 응답 속도가 빠릅니다.
  • 비용 절감 : LLM 호출에 대한 API 비용 절감
  • 유지된 정확도 : CoT와 비교했을 때 유사하거나 더 향상된 정확도
  • 유연성 : 다양한 추론 작업 및 도메인에 적용 가능

특징

  1. 초안 구현의 핵심 체인
    • 간결한 추론 단계(일반적으로 5단어 이하)
    • 형식 적용
    • 답변 추출
  2. 성과 분석
    • 토큰 사용 추적
    • 솔루션 정확도 모니터링
    • 실행 시간 측정
    • 도메인별 성능 측정 항목
  3. 적응형 단어 제한
    • 자동 복잡도 추정
    • 단어 제한의 동적 조정
    • 도메인별 교정
  4. 포괄적인 예제 데이터베이스
    • CoT에서 CoD로의 변환
    • 도메인별 예시(수학, 코드, 생물학, 물리학, 화학, 퍼즐)
    • 문제 유사성에 기반한 검색 예시
  5. 형식 시행
    • 단어 제한 준수를 보장하기 위한 사후 처리
    • 계단 구조 보존
    • 준수 분석
  6. 하이브리드 추론 접근 방식
    • CoD와 CoT 간 자동 선택
    • 도메인별 최적화
    • 과거 성과 기반 선택
  7. OpenAI API 호환성
    • 표준 OpenAI 클라이언트를 위한 드롭인 교체
    • 완성 및 채팅 인터페이스 모두 지원
    • 기존 워크플로에 쉽게 통합

설정 및 설치

필수 조건

  • Python 3.10+(Python 구현용)
  • Node.js 18+(JavaScript 구현용)
  • Anthropic API 키

파이썬 설치

  1. 저장소를 복제합니다
  2. 종속성 설치:지엑스피1
  3. .env 파일에서 API 키를 구성합니다.
    ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
  4. 서버를 실행합니다:
    python server.py

자바스크립트 설치

  1. 저장소를 복제합니다
  2. 종속성 설치:
    npm install
  3. .env 파일에서 API 키를 구성합니다.
    ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
  4. 서버를 실행합니다:
    node index.js

Claude 데스크톱 통합

Claude Desktop과 통합하려면:

  1. claude.ai/download 에서 Claude Desktop을 설치하세요
  2. Claude Desktop 구성 파일을 만들거나 편집합니다.
    ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  3. 서버 구성을 추가합니다(Python 버전):
    { "mcpServers": { "chain-of-draft": { "command": "python3", "args": ["/absolute/path/to/cod/server.py"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
    또는 JavaScript 버전의 경우:
    { "mcpServers": { "chain-of-draft": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/cod/index.js"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
  4. Claude Desktop을 다시 시작하세요

Claude CLI를 사용하여 서버를 추가할 수도 있습니다.

# For Python implementation claude mcp add chain-of-draft -e ANTHROPIC_API_KEY="your_api_key_here" "python3 /absolute/path/to/cod/server.py" # For JavaScript implementation claude mcp add chain-of-draft -e ANTHROPIC_API_KEY="your_api_key_here" "node /absolute/path/to/cod/index.js"

사용 가능한 도구

Chain of Draft 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

도구설명
chain_of_draft_solve초안 추론을 사용하여 문제 해결
math_solveCoD로 수학 문제를 풀어보세요
code_solveCoD를 사용하여 코딩 문제 해결
logic_solveCoD를 사용하여 논리 문제를 해결하세요
get_performance_statsCoD와 CoT의 성능 통계를 확인하세요
get_token_reduction토큰 감소 통계 가져오기
analyze_problem_complexity문제 복잡성 분석

개발자 사용

파이썬 클라이언트

Python 코드에서 Chain of Draft 클라이언트를 직접 사용하려면 다음을 수행하세요.

from client import ChainOfDraftClient # Create client cod_client = ChainOfDraftClient() # Use directly result = await cod_client.solve_with_reasoning( problem="Solve: 247 + 394 = ?", domain="math" ) print(f"Answer: {result['final_answer']}") print(f"Reasoning: {result['reasoning_steps']}") print(f"Tokens used: {result['token_count']}")

JavaScript 클라이언트

JavaScript/Node.js 애플리케이션의 경우:

import { Anthropic } from "@anthropic-ai/sdk"; import dotenv from "dotenv"; // Load environment variables dotenv.config(); // Create the Anthropic client const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY, }); // Import the Chain of Draft client import chainOfDraftClient from './lib/chain-of-draft-client.js'; // Use the client async function solveMathProblem() { const result = await chainOfDraftClient.solveWithReasoning({ problem: "Solve: 247 + 394 = ?", domain: "math", max_words_per_step: 5 }); console.log(`Answer: ${result.final_answer}`); console.log(`Reasoning: ${result.reasoning_steps}`); console.log(`Tokens used: ${result.token_count}`); } solveMathProblem();

구현 세부 사항

서버는 Python과 JavaScript 구현 모두에서 사용 가능하며, 두 구현 모두 여러 가지 통합 구성 요소로 구성됩니다.

파이썬 구현

  1. AnalyticsService : 다양한 문제 도메인과 추론 접근 방식에 걸쳐 성과 측정 항목을 추적합니다.
  2. ComplexityEstimator : 문제를 분석하여 적절한 단어 제한을 결정합니다.
  3. ExampleDatabase : CoT 예제를 CoD 형식으로 변환하여 예제를 관리하고 검색합니다.
  4. FormatEnforcer : 추론 단계가 단어 제한을 준수하도록 보장합니다.
  5. ReasoningSelector : 문제 특성에 따라 CoD와 CoT 중에서 지능적으로 선택합니다.

JavaScript 구현

  1. analyticsDb : 성능 지표 추적을 위한 메모리 내 데이터베이스
  2. 복잡성 추정기 : 문제를 분석하여 복잡성과 적절한 단어 제한을 결정합니다.
  3. formatEnforcer : 추론 단계가 단어 제한을 준수하도록 보장합니다.
  4. reasoningSelector : 문제 특성과 과거 성과를 기반으로 CoD와 CoT 중에서 자동으로 선택합니다.

두 구현 모두 동일한 핵심 원칙을 따르고 동일한 MCP 도구를 제공하므로 대부분의 사용 사례에서 상호 교환이 가능합니다.

특허

이 프로젝트는 오픈 소스이며 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다.

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

작업을 해결하는 동안 최소한의 중간 추론 출력을 생성하기 위해 초안 추론 방식 체인을 구현하여 정확성을 유지하는 동시에 토큰 사용량을 크게 줄입니다.

  1. 개요
    1. 주요 이점
      1. 특징
        1. 설정 및 설치
          1. 필수 조건
          2. 파이썬 설치
          3. 자바스크립트 설치
        2. Claude 데스크톱 통합
          1. 사용 가능한 도구
            1. 개발자 사용
              1. 파이썬 클라이언트
              2. JavaScript 클라이언트
            2. 구현 세부 사항
              1. 파이썬 구현
              2. JavaScript 구현
            3. 특허

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