xingce-solver
The xingce-solver server is an assistive toolkit for LLM agents to tackle Chinese civil service exam (行测) questions. It provides structured routing, method retrieval, solving scaffolds, and constrained prompt generation—without directly answering questions itself.
Question Routing (
route_xingce_question): Classify a question into the appropriate exam module (e.g., 资料分析, 逻辑判断, 图形推理) with confidence scores and recommended analysis tracks; supportsmodule_hintandsection_contextfor guided routing.Lightweight Classification (
classify_question): Quickly route a question stem to preliminary modules and relevant method cards via keyword matching.Method Card Retrieval (
get_method_card,search_methods): Fetch full method cards by ID or search the 292-card knowledge base by keyword, with optional module filtering.Source Reference Lookup (
get_source_reference): Retrieve source files, page references, confidence levels, and review flags for a given method.Structured Solving Drafts (
solve_data_analysis,solve_logic_reasoning): Build step-by-step solving drafts for 资料分析 and 逻辑判断 questions that an LLM can follow to produce a final answer.Methodological Scaffolds: Read-only step-by-step guides for six modules—Graphic Reasoning, Definition Judgement, Analogy Reasoning, Logic Analysis, Quantity Relation, and Verbal Reasoning—covering observation order, checklists, response templates, and uncertainty policies.
Prompt Composition (
compose_xingce_analysis_prompt,compose_xingce_answer_prompt): Generate structured analysis or conservative answer prompts incorporating routing results, scaffold summaries, strict output schemas, and safety contracts.Safety Gates: Hard-coded checks block answering when visual content or materials are missing, routing is uncertain, or answer mode is disabled—returning a block reason instead of a guess.
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., "@xingce-solver资料分析:2020年收入132亿元,同比增10%,求2019年收入?"
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: Sequential-Thinking
📖 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
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/heihei999/xingce-solver'
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