MCP Reasoner

🚀 MCP 推理器

Claude デスクトップ版向けに設計された、束探索（Beam Search）とモンテカルロ木探索（MCTS）機能を統合した、MCP サーバーの体系的な推論実装です。

🚀 クイックスタート

この MCP 推理器は、Claude デスクトップ版に統合され、束探索とモンテカルロ木探索を用いて、さまざまな問題の推論をサポートします。

✨ 主な機能

• 二重探索戦略：
  • 束探索：幅の設定が可能です。
  • モンテカルロ木探索：複雑な決定空間に適しています。
• 思考評価と評判
• 木構造に基づく推論パス
• 推論過程の統計分析
• MCP プロトコルに準拠

📦 インストール

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 デスクトップ版の設定に追加します：

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

探索戦略

束探索

• 固定幅の最も可能性の高いパスを維持します。
• 段階的な推論に適しています。
• 最適なシナリオ：数学問題、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決定空間の探索です。
• 探索と利用のバランスを取ります。
• 最適なシナリオ：不確定な結果を伴う複雑な問題

⚠️ 重要提示

モンテカルロ木探索により、Claude は Arc AGI ベンチマークテストで優れた成績（6/10）を収めていますが、束探索では同じパズルで（3/10）のスコアとなっています。非常に複雑なタスクでは、束探索よりも MCTS 戦略を使用することをおすすめします。

アルゴリズムの詳細

1. 探索戦略の選択：
   • 束探索：複数の解決策パスを評価して並べ替えます。
   • モンテカルロ木探索：UCT を使用してノードを選択し、ランダムなロールアウトによって探索を行います。
2. 思考評価は以下の要素に基づいています：
   • 詳細度
   • 数式
   • 論理接続詞
   • 親子関係の強さ
3. プロセス管理：
   • 木構造に基づく状態追跡
   • 推論過程の統計分析
   • 進捗監視

使用シナリオ

• 数学問題
• 論理パズル
• 段階的な分析
• 複雑な問題の分解
• 決定木の探索
• 戦略最適化

将来的な実装

• 新しいアルゴリズムの実装：
  • 反復深化深さ優先探索（IDDFS）
  • アルファベータ法

📄 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。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。