LNR-server-01-input-data-processing

📣 重要なお知らせ

⚠️ 現在論文審査中のため、この告知が削除されるまで、本リポジトリ内のすべてのコンテンツの再利用は許可されていません。ご理解のほどよろしくお願いいたします！🙏

Related MCP server: mcp-image-compression

1. 概要と目的

本リポジトリには、中国の XXX大学 によって開発された論文 ××× の完全な実装、実験データ、および補足結果が含まれています。

出版待ちのため、コードは制限付きライセンスの下で共有されています。論文が受理され次第、本リポジトリはMITライセンスに移行します。審査期間中の学術利用に関するお問い合わせは、責任著者までご連絡ください。

2. エージェントの動作動画

2.1 開発したプロトタイプの動作

↓↓↓ 開発したプロトタイプを使用して、グラフ誘導型MCPツールによりTCG-TE LNRエージェントを操作するデモンストレーション

動画の全編はこちらからご覧いただけます

↓↓↓ 開発したプロトタイプを使用して、新しいMCPサーバーをTCG-TE LNRエージェントに統合するデモンストレーション

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2.2 NPG-TEパターンに基づくエージェントの動作

↓↓↓ GPT-5駆動の離散型MCPツールを備えたNPG-TEエージェントの動作スニペット。

↓↓↓ エージェントの応答のスクリーンショット

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↓↓↓ GPT-4o駆動の離散型MCPツールを備えたNPG-TEエージェントの動作スニペット。

↓↓↓ エージェントの応答のスクリーンショット

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2.3 TCG-TEパターンに基づくエージェントの動作

↓↓↓ Claude sonnet 3.7駆動のグラフ誘導型MCPツールを備えたTCG-TEエージェントの動作スニペット。

動画の全編はこちらからご覧いただけます

↓↓↓ GPT-4.1駆動のグラフ誘導型MCPツールを備えたTCG-TEエージェントの動作スニペット。

↓↓↓ エージェントの応答のスクリーンショット

動画の全編はこちらからご覧いただけます

3. リポジトリ構造

4. 謝辞

本研究は、以下を含む（ただしこれらに限定されない）優れたオープンソースプロジェクトに大きく依存しています。

• LangGraph & LangChain

• Hugging Face MTEB リーダーボード

• NetworkX、PyTorch Geometric、および多数のLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Qwen、Llamaなど）

これらの基盤となる研究のすべての貢献者に深く感謝いたします。