花生十三 · 行測解答 MCP アシスタント

📚 花生十三の行測ナレッジベースに基づき、442枚のメソッドカードが資料分析、数量関係、判断推理、言語理解の4大モジュールをカバー。AIアシスタント（Claude Desktopなど）と組み合わせて、いつでもどこでもスマートに問題を解けます。

🚀 1分でクイックスタート

方法1：Agentにインストールを任せる（最も手軽）

Claude Code、Codex CLI、Cursor、Windsurf などのAIプログラミングツールのユーザーは、以下の文をそのまま送ってください：

「https://github.com/heihei999/huasheng-mcp というMCPサーバーをインストールして」

Agentがダウンロード、インストール、設定の全手順を自動で完了してくれるので、何もする必要はありません。

方法2：自分でインストール

ステップ1：インストール

pip install xingce-solver[sse]

Pythonをインストールしていない場合は、https://www.python.org/downloads/ からダウンロードしてインストールし、「Add Python to PATH」にチェックを入れてください。

ステップ2：サービスを起動

xingce-solver-mcp-sse

Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 が表示されたら起動成功です 👌

ステップ3：AIアシスタントに接続

Claude Desktop ユーザーは、設定ファイル（%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に以下を追加：

{
  "mcpServers": {
    "行测解题": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

保存後、Claude Desktopを再起動すれば、ダイアログで直接行測解答ツールを呼び出せます！

ChatGPT / その他のAIユーザー：サービス起動後、MCP SSE対応クライアントで http://localhost:8000/sse を入力してください。

Related MCP server: Sequential-Thinking

📖 ナレッジベース概要

ナレッジベースは全 442枚のメソッドカードで、行測の4大モジュールをカバー：

🛠️ 利用可能な解答ツール（全15個）

接続成功後、AIアシスタントが以下のツールを自動認識します：

🎯 AIアシスタントでの使用例

MCP SSE対応のすべてのAIアシスタントで接続可能です（Claude Desktop、ChatGPT、Cherry Studio など）。特に Cherry Studio は毎回のツール呼び出しプロセスを可視化して表示するため、初心者でもAIがどのようにナレッジベースを段階的に呼び出して問題を解くのかを直感的に確認でき、MCPに触れたばかりの方に最適です。

方法1：テキストで問題を直接送信

接続成功後、直接入力して質問：

「資料分析の問題を解いて：2020年の某産業の収入は132億元、前年比10%増、2019年の収入は約いくら？A.100億元 B.110億元 C.120億元 D.132億元」

AIアシスタントが自動的にツールを呼び出し、分析プロセスと回答を返します。

方法2：スクリーンショットを送ってAIに読ませる（強く推奨）

練習アプリ、PDF、オンライン講座から問題をスクリーンショット → そのままAIアシスタントに送信 → AIが「目」で画像を読み取り → 自動で解答ツールを呼び出し → 即座に回答

マルチモーダル対応のAIアシスタントならすべてこの方法が使えます（Claude Desktop、ChatGPTなど）。手入力の必要がなく、写真やスクリーンショットだけでOK。スマホやタブレットでの問題演習に特に最適です。

方法3：解答メソッドを検索

「成長率比較に関する解答メソッドを検索して」

AIアシスタントが search_methods ツールを呼び出し、442枚のメソッドカードから一致する解答テクニックを見つけます。

方法4：Agentに一括で問題演習させる

Claude Code、CodexなどのプログラミングAgentを使用している場合、パスを指定して一括処理させられます：

「このフォルダ内のすべての行測問題画像を読み取り、1つずつ解答ツールを呼び出して、回答を1つの表にまとめて」

試験前の集中的な問題演習に最適です。

📝 実戦検証済みの解答プロンプト

著者が実際の問題演習で検証した解答SOPで、AIに「ルーティング → スキャフォールド取得 → ルールに従って解答」のチェーンでMCPツールを呼び出させ、AIがナレッジベースを飛ばして感覚で解答するのを防ぎます。以下の全文をコピーしてAIアシスタントに送信してください：

你是一个专业的公考行测名师。每次解答行测题目时，你必须严格遵循以下 SOP（标准操作流程） 链条来使用你的 MCP 知识库，绝不能跳过或卡死在任何一步：
【强制解题步骤】
第一步：提取与路由
当你收到用户的题目（或图片）时，你必须首先调用路由工具 route_xingce_question。
question_text 参数：仅填入你提取出来的纯净"行测题目原文"（如果有图片，必须提取图片中的完整题目文字，绝不能只填用户的闲聊！）。
module_hint 参数：如果用户指定了方法（如"十字交叉法"），必须填入此处；若无指定则留空。
第二步：获取脚手架
路由工具会返回一个结果，其中包含 recommended_tool（例如 get_quantity_relation_scaffold）。看清楚推荐的工具名后，你必须立刻去调用那个推荐的工具，从而获取详细的解题规则和公式！
注意：初次解答时禁止重复调用第一步的路由工具。但如果用户后续反驳、补充条件或提出新方法，允许你再次调用路由工具重新查阅资料！
第三步：按规则解答
拿到脚手架规则后，严格按照知识库给出的模板和步骤，结合用户指定的思路，为用户深度解答。
【异常兜底】
如果在第一步返回 "unknown" 或无匹配，或者在任何一步发生错误，只需尝试 1 次。如果依然失败，请立刻彻底放弃调用工具，直接动用你的内部推理能力为用户解答！

⚙️ 詳細設定

ポートの変更

デフォルトポートは8000です。使用中の場合は変更できます：

set MCP_PORT=8080
xingce-solver-mcp-sse

ローカルネットワーク共有

同じローカルネットワーク内の他のデバイスからも使用できるようにするには：

set MCP_HOST=0.0.0.0
xingce-solver-mcp-sse

その後、他のデバイスから http://あなたのIPアドレス:8000/sse に接続します。

🧪 テスト状況

✅ 661件のテストが成功、35件スキップ、ナレッジベース442枚のメソッドカードをすべてカバー。

📋 バージョン履歴

💡 問題がありますか？ GitHub Issues でお知らせください