Stochastic Thinking MCP Server

🚀 確率的思考MCPサーバー

このサーバーは、Model Context Protocol (MCP) をベースに構築されており、確率的アルゴリズムと確率的意思決定機能を提供します。高度な数学モデルを用いて、逐次的な思考を拡張することができます。

最終更新: 2025年5月17日 22:30:57 UTC

🚀 クイックスタート

このサーバーは、AIアシスタントが意思決定を行う際に「局所的思考」のパターンに陥ることを防ぎ、より広い視野で意思決定を行えるようにします。詳細な機能や使い方については以下を参照してください。

✨ 主な機能

確率的アルゴリズム

マルコフ決定過程 (MDPs)

• 長期的な意思決定シーケンスにおける方策の最適化
• 報酬と行動の組み込み
• Q学習と方策勾配法のサポート
• 割引率と状態空間の設定可能

モンテカルロ木探索 (MCTS)

• 将来の行動シーケンスのシミュレーション
• 探索と活用のバランス調整
• シミュレーションの深さと探索定数の設定可能
• 大規模な意思決定空間に適している

多腕バンディットモデル

• 探索と活用のバランス調整
• 複数の戦略のサポート:
  • イプシロン貪欲法
  • UCB (Upper Confidence Bound)
  • トンプソンサンプリング
• 動的な報酬追跡

ベイズ最適化

• 不確実性を考慮した意思決定の最適化
• 確率的推論モデル
• 獲得関数の設定可能
• 連続パラメータの最適化

隠れマルコフモデル (HMMs)

• 潜在状態の推定
• 前方-後方アルゴリズム
• 状態シーケンスの予測
• 放出確率のモデリング

🔧 アルゴリズム選択ガイド

問題の特性に基づいて適切なアルゴリズムを選択してください。

マルコフ決定過程 (MDPs)

適した問題:

• 逐次的な意思決定問題
• 明確な状態遷移がある問題
• 定義された報酬があるシナリオ
• 長期的な最適化が必要な場合

モンテカルロ木探索 (MCTS)

適した問題:

• ゲームプレイや戦略立案
• 大規模な意思決定空間
• シミュレーションが可能な場合
• リアルタイムの意思決定

多腕バンディット

適した問題:

• A/Bテスト
• リソース割り当て
• オンライン広告
• 迅速な適応が必要な場合

ベイズ最適化

適した問題:

• ハイパーパラメータチューニング
• 高コストの関数最適化
• 連続パラメータ空間
• 不確実性が重要な場合

隠れマルコフモデル (HMMs)

適した問題:

• 時系列分析
• パターン認識
• 状態推定
• 逐次データのモデリング

📦 インストール

Smitheryを使用したインストール

Smithery を使用して、Claude Desktop用の stochastic-thinking-mcp-server を自動的にインストールするには、以下のコマンドを実行してください。

npx -y @smithery/cli install @chirag127/stochastic-thinking-mcp-server --client claude

手動インストール

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/chirag127/Stochastic-Thinking-MCP-Server.git
cd Stochastic-Thinking-MCP-Server

# 依存関係のインストール
npm install

# サーバーの起動
npm start

💻 使用例

基本的な使用法

サーバーは stochasticalgorithm という単一のツールを公開しており、様々な確率的アルゴリズムを意思決定問題に適用することができます。以下は使用例です。

{
  "algorithm": "mdp",
  "problem": "Optimize route selection for delivery vehicles",
  "parameters": {
    "states": 10,
    "gamma": 0.95,
    "learningRate": 0.1
  }
}

📄 ライセンス

MIT

作者

Chirag Singhal (chirag127)