Adaptive MCP Server

🚀 アダプティブMCPサーバー

アダプティブMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、高度なAI推論システムです。複数の推論方法、リアルタイム調査、および包括的な検証を組み合わせることで、複雑な問題に対して、インテリジェントで多様な戦略を持った解決策を提供します。このシステムは、総合的な情報処理と回答生成の手法を採用しており、人工知能分野の最新の進歩を代表しています。

🚀 クイックスタート

基本的な使用法

from reasoning import reasoning_orchestrator

async def main():
    # 提出一个复杂问题
    result = await reasoning_orchestrator.reason(
        "人工智能的长期潜在影响有哪些?"
    )
    
    print(result['answer'])
    print(f"置信度: {result['confidence']}")

設定ガイド

プロジェクトのルートディレクトリに mcp_config.json ファイルを作成します。

{
    "research": {
        "api_key": "YOUR_EXA_SEARCH_API_KEY",
        "max_results": 5,
        "confidence_threshold": 0.6
    },
    "reasoning": {
        "strategies": [
            "sequential", 
            "branching", 
            "abductive"
        ]
    }
}

✨ 主な機能

• 多様な推論戦略

  • 逐次推論
  • 分岐推論
  • 誘導推論
  • 横断的（創造的）推論
  • 論理的推論

• 高度な調査機能の統合

  • リアルタイム情報検索
  • 複数の検索戦略のサポート
  • 信頼度ベースの結果検証

• 包括的な検証

  • 意味的類似性チェック
  • 事実の正確性評価
  • 信頼度スコア
  • エラー検出

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8+
• pip パッケージマネージャー
• 仮想環境の使用を推奨

セットアップ手順

# クローンするリポジトリ
git clone https://github.com/your-org/adaptive-mcp-server.git

# 仮想環境を作成する
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合は `venv\Scripts\activate` を使用

# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

from reasoning import reasoning_orchestrator

async def main():
    # 提出一个复杂问题
    result = await reasoning_orchestrator.reason(
        "人工智能的长期潜在影响有哪些?"
    )
    
    print(result['answer'])
    print(f"置信度: {result['confidence']}")

高度な使用法

カスタム推論戦略

from reasoning import reasoning_orchestrator, ReasoningStrategy

# カスタム戦略の選択
custom_strategies = [
    ReasoningStrategy.LOGICAL, 
    ReasoningStrategy.LATERAL
]

# 特定の戦略を使用して推論する
result = await reasoning_orchestrator.reason(
    "设计一种创新的城市交通解决方案",
    strategies=custom_strategies
)

📚 ドキュメント

開発情報

テストの実行

# すべてのテストを実行する
pytest tests/

# 指定されたモジュールのテストを実行する
pytest tests/test_research.py
pytest tests/test_orchestrator.py

貢献ガイド

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 変更をコミットする (git commit -m '添加 AmazingFeature 功能')
4. ブランチをプッシュする (git push origin feature/AmazingFeature)
5. プルリクエストを提出する

ベストプラクティス

• モジュール化設計：コードを独立したコンポーネントに分割し、保守性と拡張性を向上させます。
• エラーハンドリング：重要な操作に例外キャッチとログ記録を追加し、システムの安定性を確保します。
• 検証とテスト：包括的なテストケースですべての機能パスをカバーし、製品の品質を保証します。

一般的な問題のトラブルシューティング

• 環境設定エラー：Python バージョンが要件を満たしていることを確認し（3.8+）、依存関係が正しくインストールされていることを確認します。
• APIリクエストの失敗：APIキーの有効性を確認し、ネットワーク接続が正常であることを確認します。
• パフォーマンスの低下：コードロジックを最適化し、不要な計算とリソース消費を削減します。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細な条項については、LICENSE ファイルを参照してください。

連絡先

何か質問や提案がある場合は、以下のメールアドレスまでお問い合わせください：contact@yourorganization.com