花生十三-mcp
This server is an AI-powered study assistant for Chinese civil service exam (行测/Xingce) preparation, built on a knowledge base of 442 method cards across four major exam modules: data analysis, logic reasoning, quantity relation, and verbal comprehension.
Core tools and capabilities:
classify_question– Automatically classify a question stem into the appropriate exam module with confidence scores.search_methods– Search the 442-card knowledge base by query, with optional module filtering and configurable result count.get_method_card– Retrieve the full content of a specific method card by ID.get_source_reference– Look up source files, page numbers, confidence scores, and review flags for any method.route_xingce_question– Determine which module a question belongs to and recommend the appropriate solving tool or track.solve_data_analysis– Build a structured solving draft for data analysis problems (growth rates, ratios, averages, etc.).solve_logic_reasoning– Build a structured solving draft for logic reasoning problems.compose_xingce_analysis_prompt– Generate structured analysis prompts combining routing and method scaffolds for LLM consumption.compose_xingce_answer_prompt– Generate conservative, safety-constrained answer prompts with strict output schemas.Reasoning scaffolds – Read-only method frameworks for 6 question types: graphic reasoning, definition judgement, analogy reasoning, logic analysis, quantity relation, and verbal reasoning.
Important: The server does not produce final answers or select options — it provides structured guidance and scaffolds to empower the LLM to reason step by step. It also supports multimodal input (text or image/screenshot) and batch processing when integrated with compatible AI assistants.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@花生十三-mcp搜索“比重变化”的方法卡"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
花生十三 · 行测解题 MCP 助手
📚 基于花生十三行测知识库,442 张方法卡片覆盖资料分析、数量关系、判断推理、言语理解四大模块。搭配 AI 助手(Claude Desktop 等),随时随地智能解题。
🚀 一分钟快速上手
方法一:让 Agent 帮你安装(最省事)
如果你是 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具的用户,直接把下面这句话发给它:
「帮我安装一下 https://github.com/heihei999/huasheng-mcp 这个 MCP 服务器」
Agent 会自动完成下载、安装、配置全部步骤,你什么都不用管。
方法二:自己动手安装
第 1 步:安装
pip install xingce-solver[sse]如果没装 Python,先去 https://www.python.org/downloads/ 下载安装,勾选"Add Python to PATH"。
第 2 步:启动服务
xingce-solver-mcp-sse看到 Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 即启动成功 👌
第 3 步:连接 AI 助手
Claude Desktop 用户,在配置文件(%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)中加入:
{
"mcpServers": {
"行测解题": {
"type": "sse",
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
}保存后重启 Claude Desktop,对话框中就能直接调用行测解题工具了!
ChatGPT / 其他 AI 用户:启动服务后,在支持 MCP SSE 的客户端中填入地址
http://localhost:8000/sse即可。
Related MCP server: 缔零法则Lawgenesis
📖 知识库总览
知识库共 442 张方法卡片,覆盖行测四大模块:
模块 | 卡片数 | 说明 |
📊 资料分析 | 52 张 | 增长率、比重、倍数、平均数等 |
🔢 数量关系 | 118 张 | 工程问题、行程问题、排列组合等 |
🧠 判断推理 | 148 张 | 图形推理、逻辑判断、定义判断、类比推理 |
💬 言语理解 | 95 张 | 主旨意图、语句表达、逻辑填空 |
🆕 言语理解(新) | 18 张 | 语句排序、细节判断等 |
🆕 图形推理(新) | 10 张 | 图形规律专项 |
合计 | 442 张 | 覆盖全部核心题型 |
🛠️ 可用解题工具(共 15 个)
连接成功后,AI 助手会自动识别以下工具:
工具 | 干什么用 |
| 📊 解资料分析题 |
| 🧠 解逻辑判断题 |
| 🔍 识别题目属于哪个模块 |
| 🔎 搜索解题方法 |
| 📇 查看某方法的详细内容 |
| 📋 查看方法的来源出处 |
| 🧭 判断题型并推荐解法 |
| 📝 组合分析提示词 |
| ✅ 生成保守型答题提示词 |
| 🎨 图形推理方法框架 |
| 📌 定义判断方法框架 |
| 🔗 类比推理方法框架 |
| ⚖️ 分析推理方法框架 |
| 🔢 数量关系方法框架 |
| 💬 言语理解方法框架 |
🎯 在 AI 助手里的使用示例
方式一:直接发文字题目
连接成功后,直接打字问:
「帮我解一道资料分析题:2020 年某产业收入为 132 亿元,同比增长 10%,问 2019 年收入约为多少?A.100 亿元 B.110 亿元 C.120 亿元 D.132 亿元」
AI 助手会自动调用工具,返回分析过程和答案。
方式二:发截图让 AI 自己读题(强烈推荐)
你从练习 App、PDF 或网课上截一道题 → 直接把截图发给 AI 助手 → AI 用"眼睛"看图识字 → 自动调用解题工具 → 秒出答案
支持多模态的 AI 助手都能这样用(Claude Desktop、ChatGPT、豆包等)。你不用手打字,拍照截图就行,特别适合手机端或平板端刷题。
方式三:搜索解题方法
「搜索一下关于增长率比较的解题方法」
AI 助手会调用 search_methods 工具,从 442 张方法卡片中找到匹配的解题技巧。
方式四:让 Agent 批量刷题
如果你在用 Claude Code、Codex 等编程 Agent,可以给它一个路径让它批量处理:
「读取这个文件夹里的所有行测题图片,逐个调用解题工具,把答案汇总到一个表格里」
适合考前突击刷题。
⚙️ 高级设置
修改端口
默认端口是 8000,如果被占用可以改:
set MCP_PORT=8080
xingce-solver-mcp-sse局域网共享
想让同一局域网的其他设备也能用:
set MCP_HOST=0.0.0.0
xingce-solver-mcp-sse然后其他设备连接 http://你的IP地址:8000/sse。
🧪 测试状态
✅ 661 项测试通过,35 项跳过,知识库 442 张方法卡片全部覆盖。
📋 版本历史
版本 | 亮点 |
v0.7.0 | 知识库 292→442 张卡片,新增 SSE 服务器,新手友好 |
v0.6.0 | 图形推理框架,8 种反模式 |
v0.5.1 | 模块上下文边界加固,330 道真题验证 |
v0.5.0 | 模块上下文手动覆盖 |
v0.4.3 | 保守路由加固,60 题压力测试 57/60 |
v0.4.2 | 资料材料信号识别 |
v0.4.1 | 答案门控安全加固 |
v0.4.0 | 首个 MCP 集成版本 |
💡 有问题? 在 GitHub Issues 提出
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Resources
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/heihei999/huasheng-mcp'
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