MCP Server Logical Solver
MCP論理推論サーバーとは?
MCP論理推論サーバーは、大型言語モデル(LLMs)と形式定理証明能力を組み合わせた強力な論理推論システムです。自然言語と一階論理(FOL)形式の論理問題を処理でき、Prover9/Mace4を通じて自動定理証明を行います。MCP論理推論サーバーの使い方は?
ユーザーは論理問題を入力すると、サーバーが詳細な推論過程と結論を生成します。自然言語入力と一階論理式の入力をサポートしています。適用シーン
数学の証明、哲学の論証、人工知能の論理検証など、複雑な論理推論が必要なアプリケーションシーンに適しています。主要機能
自然言語と一階論理入力のサポートユーザーは自然言語または一階論理式で論理問題を入力できます。
自動定理証明Prover9/Mace4を利用して自動定理証明を行い、論理結論の有効性を検証します。
XOR操作の変換排他的論理和(XOR)式を等価な一階論理形式に自動変換します。
構造化推論分析詳細な推論過程と結論を提供し、理解と検証を容易にします。
利点と制限
利点
強力な論理推論能力で、複数の入力形式をサポートします。
大型言語モデルと形式定理証明を組み合わせ、推論の正確性と効率を向上させます。
排他的論理和操作などの複雑な論理演算をサポートします。
詳細な推論過程と説明を提供し、ユーザーが理解しやすくなります。
制限
非常に複雑な論理問題に対しては、推論に長い時間がかかる場合があります。
場合によっては、「不確定」と「誤り」の結果を区別するために人手による介入が必要です。
外部ツール(Prover9など)に依存しているため、互換性の問題が発生する可能性があります。
使い方
環境変数の設定
`.env`ファイルを作成し、APIキーとモデル名を記入します。
依存関係のインストール
`pip install -r requirements.txt`を実行して必要なPythonライブラリをインストールします。
MCP論理サーバーの起動
MCP-Logicサーバーが起動し、正しく設定されていることを確認します。
論理問題の送信
`python main.py input.json output.json`を使用して論理問題を送信します。
使用例
例1:自然言語の論理問題自然言語の論理問題を入力すると、サーバーが詳細な推論過程を返します。
例2:一階論理式一階論理式を入力すると、サーバーがその有効性を検証します。
よくある質問
MCP論理サーバーをどのようにインストールしますか?
論理問題をどのように送信しますか?
なぜ一部の問題が「不確定」と表示されるのですか?
関連リソース
MCP-Logicリポジトリ
MCP-Logicプロジェクトの公式GitHubリポジトリです。
プロジェクトドキュメント
MCP論理サーバーの詳細なドキュメントです。
技術サポートフォーラム
ユーザーコミュニティと技術サポートフォーラムです。
厳選MCPサービス

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
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Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
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Unity
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C#
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