MCP Reasoner

🚀 MCP 推理器

Claude Desktop 用の推論機能で、ビームサーチ（Beam Search）とモンテカルロ木探索（MCTS）を同時にサポートします。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、Claude の複雑な問題解決能力を向上させることができるかどうかをテストするために始められました。結果、それが可能であることが証明されました。

現在のバージョン

v2.0.0

新機能

2つの実験的な推論アルゴリズムを追加しました：

- `mcts-002-alpha`

    - A* サーチ方法を使用し、早期の *alpha* 実装の戦略シミュレーション層を含みます。

    - 早期の *alpha* 実装の適応的探索シミュレータと結果ベースの推論シミュレータも含みます。

*注意*：これらのシミュレータの実装はまだ完了しておらず、変更される可能性があります。

- `mcts-002alt-alpha`

    - 双方向サーチ方法を使用し、早期の *alpha* 実装の戦略シミュレーション層を含みます。

    - 早期の *alpha* 実装の適応的探索シミュレータと結果ベースの推論シミュレータも含みます。

*注意*：これらのシミュレータの実装はまだ完了しておらず、変更される可能性があります。

mcts-001-alpha と mcts-001alt-alpha はどうなったの？

簡単に言えば、これらは役に立たず、基本的な mcts 方法とほぼ同じでした。初期テストの結果、基本的な思考プロセスが似ていることが示され、戦略シミュレーションを追加するだけでは大きな効果が得られないことがわかりました。

なぜ今戦略シミュレーション層を追加するのか？

私は、戦略と探索を同時に組み合わせることが重要だと考えています。ほとんどのアルゴリズムがこのように実装されているからです。

前のバージョン

v1.1.0

探索パラメータのモデル制御を追加しました：

beamWidth - Claude が追跡する異なるパスの数を調整できるようにします（1-10）

numSimulations - MCTS シミュレーション回数を微調整します（1-150）

✨ 主な機能

• 切り替え可能な2種類の探索戦略を提供します：
  • ビームサーチ（簡単な問題を処理するのに適しています）
  • MCTS（問題が複雑になった場合）と alpha バリエーション（上記を参照）
• 異なる推論パスの良し悪しを追跡します
• Claude が問題を解決するすべての異なる方法を描画します
• 推論プロセスの進行状況を分析します
• MCP プロトコルに準拠しています（当然です）

📦 インストール

git clone https://github.com/frgmt0/mcp-reasoner.git 

または、オリジナルバージョンをクローンするには：

git clone https://github.com/Jacck/mcp-reasoner.git

cd mcp-reasoner
npm install
npm run build

📚 ドキュメント

設定

Claude Desktop の設定に追加します：

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

テスト

[より多くのテストが近日追加予定です]

ベンチマーク

[ベンチマークが近日追加予定です]

主要なベンチマーク項目：

• MATH500
• GPQA-Diamond
• GMSK8
• おそらく Polyglot および/または SWE-Bench

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。