MCP 推理器

Claude Desktop 的推理实现可让您同时使用 Beam Search 和蒙特卡洛树搜索 (MCTS)。坦白说，这开始是为了看看我们是否可以让 Claude 在复杂问题解决方面做得更好......事实证明我们绝对可以。

当前版本：

v2.0.0

什么是新的：

增加了2个实验推理算法：

- `mcts-002-alpha`

    - Uses the A* Search Method along with an early *alpha* implementation of a Policy Simulation Layer

    - Also includes an early *alpha* implementation of Adaptive Exploration Simulator & Outcome Based Reasoning Simulator

*NOTE* the implementation of these alpha simulators is not complete and is subject to change

- `mcts-002alt-alpha`

    - Uses the Bidirectional Search Method along with an early *alpha* implementation of a Policy Simulation Layer

    - Also includes an early *alpha* implementation of Adaptive Exploration Simulator & Outcome Based Reasoning Simulator

*NOTE* the implementation of these alpha simulators is not complete and is subject to change

mcts-001-alpha和mcts-001alt-alpha发生了什么？

很简单：它毫无用处，而且和基础的mcts方法几乎一样。初步测试后，基本思维过程的结果也几乎相同，这表明仅仅添加策略模拟可能没有效果。

那么为什么现在要添加策略模拟层呢？

嗯，我认为将策略和搜索结合起来很重要，因为大多数算法都是这样实现它们的。

先前版本：

v1.1.0

增加了对搜索参数的模型控制：

beamWidth - 让 Claude 调整要跟踪的路径数量（1-10）

numSimulations - 微调 MCTS 模拟计数（1-150）

特征

• 您可以在两种搜索策略之间切换：

  • 定向搜索（适用于简单的东西）

  • MCTS（当事情变得复杂时）带有 alpha 变体（见上文）

• 追踪不同推理路径的优劣

• 列出克劳德思考问题的所有不同方式

• 分析推理过程如何进行

• 遵循 MCP 协议（显然）

Related MCP server: MCP Think Tool

安装

git clone https://github.com/frgmt0/mcp-reasoner.git 

OR clone the original:

git clone https://github.com/Jacck/mcp-reasoner.git

cd mcp-reasoner
npm install
npm run build

配置

添加到 Claude 桌面配置：

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

测试

[更多测试即将推出]

基准测试

[即将添加基准测试]

测试的关键基准：

• 数学500

• GPQA-钻石

• GMSK8

• 可能是 Polyglot 和/或 SWE-Bench

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。