花生十三 · MCP-помощник для решения задач 行测

📚 На основе базы знаний 花生十三 по 行测, 442 карточки методов охватывают четыре основных модуля: анализ данных, количественные отношения, суждение и умозаключение, понимание речи. В сочетании с AI-ассистентом (Claude Desktop и др.) — решайте задачи в любое время и в любом месте.

🚀 Быстрый старт за одну минуту

Способ 1: Пусть Agent установит за вас (самый простой)

Если вы пользователь AI-инструментов для программирования, таких как Claude Code, Codex CLI, Cursor, Windsurf, просто отправьте ему следующую фразу:

«Помоги мне установить MCP-сервер https://github.com/heihei999/huasheng-mcp»

Agent автоматически выполнит все шаги по загрузке, установке и настройке — вам ничего не нужно делать.

Способ 2: Установка вручную

Шаг 1: Установка

pip install xingce-solver[sse]

Если Python не установлен, сначала скачайте и установите его с https://www.python.org/downloads/, отметьте галочку «Add Python to PATH».

Шаг 2: Запуск сервиса

xingce-solver-mcp-sse

Как увидите Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 — запуск прошёл успешно 👌

Шаг 3: Подключение AI-ассистента

Пользователям Claude Desktop — добавьте в файл конфигурации (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

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

После сохранения перезапустите Claude Desktop — и в диалоге можно будет напрямую вызывать инструменты для решения задач 行测!

Пользователям ChatGPT / других AI: после запуска сервиса укажите адрес http://localhost:8000/sse в клиенте, поддерживающем MCP SSE.

Related MCP server: Sequential-Thinking

📖 Обзор базы знаний

База знаний содержит 442 карточки методов, охватывающих четыре основных модуля 行测:

🛠️ Доступные инструменты для решения задач (всего 15)

После подключения AI-ассистент автоматически распознает следующие инструменты:

🎯 Примеры использования в AI-ассистенте

Все AI-ассистенты, поддерживающие MCP SSE, могут быть подключены (Claude Desktop, ChatGPT, Cherry Studio и др.). При этом Cherry Studio визуализирует процесс каждого вызова инструмента, и новички могут наглядно увидеть, как AI шаг за шагом вызывает базу знаний для решения задач — это особенно подходит тем, кто только знакомится с MCP.

Способ 1: Отправка текстовой задачи напрямую

После подключения просто напишите:

«Помоги решить задачу по анализу данных: в 2020 году доход некой отрасли составил 13,2 млрд юаней, годовой рост 10%. Каким был доход в 2019 году? A. 10 млрд юаней B. 11 млрд юаней C. 12 млрд юаней D. 13,2 млрд юаней»

AI-ассистент автоматически вызовет инструменты и вернёт процесс анализа и ответ.

Способ 2: Отправьте скриншот, и AI сам прочитает задачу (настоятельно рекомендуется)

Сделайте скриншот задачи из приложения для практики, PDF или онлайн-курса → отправьте скриншот AI-ассистенту → AI «глазами» распознает текст на картинке → автоматически вызовет инструменты решения → мгновенно выдаст ответ

Так могут использовать все мультимодальные AI-ассистенты (Claude Desktop, ChatGPT и др.). Вам не нужно печатать вручную — достаточно сфотографировать или сделать скриншот. Это особенно удобно для решения задач на телефоне или планшете.

Способ 3: Поиск методов решения

«Найди методы решения задач на сравнение темпов роста»

AI-ассистент вызовет инструмент search_methods и найдёт подходящие приёмы решения среди 442 карточек методов.

Способ 4: Пакетное решение задач с помощью Agent

Если вы используете программируемых агентов, таких как Claude Code, Codex и др., вы можете дать им путь для пакетной обработки:

«Прочитай все изображения с задачами 行测 в этой папке, по очереди вызывай инструменты решения и сведи ответы в таблицу»

Подходит для интенсивной подготовки перед экзаменом.

📝 Проверенный на практике промпт для решения задач

Проверенный автором на практике SOP для решения задач, который заставляет AI строго следовать цепочке «маршрутизация → получение каркаса → решение по правилам» при вызове MCP-инструментов, чтобы AI не пропускал базу знаний и не отвечал наугад. Просто скопируйте и отправьте AI-ассистенту весь текст ниже:

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！

⚙️ Расширенные настройки

Изменение порта

Порт по умолчанию — 8000. Если он занят, его можно изменить:

set MCP_PORT=8080
xingce-solver-mcp-sse

Общий доступ в локальной сети

Чтобы другие устройства в той же локальной сети тоже могли использовать:

set MCP_HOST=0.0.0.0
xingce-solver-mcp-sse

Затем другие устройства подключаются к http://你的IP地址:8000/sse.

🧪 Статус тестирования

✅ 661 тест пройден, 35 пропущено, все 442 карточки методов базы знаний покрыты.

📋 История версий

💡 Есть вопросы? Задайте их в GitHub Issues