MCP推論者

ビームサーチとモンテカルロツリーサーチ (MCTS) の両方の機能を備えた、Claude Desktop 用の体系的推論 MCP サーバー実装。

特徴

• 二重の検索戦略:

  • 設定可能な幅のビームサーチ

  • 複雑な意思決定空間のためのMCTS

• 思考のスコアリングと評価

• ツリーベース推論パス

• 推論プロセスの統計分析

• MCPプロトコル準拠

Related MCP server: Perplexity MCP Server

インストール

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

構成

Claude Desktop 設定に追加:

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

検索戦略

ビームサーチ

• 最も有望なパスの固定幅セットを維持する

• ステップバイステップの推論に最適

• 最適な用途: 数学の問題、論理パズル

モンテカルロ木探索

• シミュレーションに基づく意思決定空間の探索

• 探索と開発のバランスをとる

• 最適な用途: 結果が不確実な複雑な問題

**注：**モンテカルロ木探索により、クロードはArc AGIベンチマークで非常に優れたパフォーマンスを発揮しました（公開テストでは6/10点）。一方、ビーム探索では同じパズルで3/10点という結果でした。非常に複雑なタスクでは、ビーム探索ではなくMCTS戦略を使用するようにクロードに指示する必要があります。

アルゴリズムの詳細

1. 検索戦略の選択

   • ビームサーチ: 複数のソリューションパスを評価してランク付けする

   • MCTS: ノード選択とランダムロールアウトに UCT を使用する

2. 思考スコアの基準:

   • 詳細レベル

   • 数式

   • 論理コネクタ

   • 親子関係の強さ

3. プロセス管理

   • ツリーベースの状態追跡

   • 推論の統計分析

   • 進捗状況の監視

ユースケース

• 数学の問題

• 論理パズル

• ステップバイステップの分析

• 複雑な問題の分解

• 決定木探索

• 戦略の最適化

将来の実装

• 新しいアルゴリズムを実装する

  • 反復深化深さ優先探索（IDDFS）

  • アルファベータ剪定

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。