Razonador MCP

Una implementación de servidor MCP de razonamiento sistemático para Claude Desktop con capacidades de búsqueda de haz y búsqueda de árbol de Monte Carlo (MCTS).

Características

• Estrategias de búsqueda dual:

  • Búsqueda de haz con ancho configurable

  • MCTS para espacios de decisión complejos

• Puntuación y evaluación del pensamiento

• Caminos de razonamiento basados en árboles

• Análisis estadístico del proceso de razonamiento

• Cumplimiento del protocolo MCP

Related MCP server: Perplexity MCP Server

Instalación

git clone https://github.com/Jacck/mcp-reasoner.git
cd mcp-reasoner
npm install
npm run build

Configuración

Agregar a la configuración de Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-reasoner": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/mcp-reasoner/dist/index.js"],
    }
  }
}

Estrategias de búsqueda

Búsqueda de haz

• Mantiene un conjunto de ancho fijo de rutas más prometedoras

• Óptimo para el razonamiento paso a paso

• Ideal para: problemas matemáticos, rompecabezas lógicos.

Búsqueda de árboles de Monte Carlo

• Exploración del espacio de decisión basada en simulación

• Equilibra la exploración y la explotación

• Ideal para: Problemas complejos con resultados inciertos

Nota: La búsqueda de árbol de Monte Carlo le permitió a Claude obtener un excelente rendimiento en el benchmark Arc AGI (puntuación de 6/10 en la prueba pública), mientras que la búsqueda de haz obtuvo un 3/10 en los mismos rompecabezas. Para tareas muy complejas, conviene indicarle a Claude que utilice la estrategia MCTS en lugar de la búsqueda de haz.

Detalles del algoritmo

1. Selección de la estrategia de búsqueda

   • Beam Search: evalúa y clasifica múltiples rutas de solución

   • MCTS: utiliza UCT para la selección de nodos y lanzamientos aleatorios

2. Puntuación del pensamiento basada en:

   • Nivel de detalle

   • Expresiones matemáticas

   • Conectores lógicos

   • Fortaleza de la relación padre-hijo

3. Gestión de procesos

   • Seguimiento del estado basado en árboles

   • Análisis estadístico del razonamiento

   • Seguimiento del progreso

Casos de uso

• Problemas matemáticos

• Rompecabezas lógicos

• Análisis paso a paso

• Descomposición de problemas complejos

• Exploración del árbol de decisiones

• Optimización de la estrategia

Implementaciones futuras

• Implementar nuevos algoritmos

  • Búsqueda iterativa de profundidad (IDDFS)

  • Poda Alfa-Beta

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.