Adaptive MCP Server

🚀 自适应 MCP 服务器

自适应 MCP（模型上下文协议）服务器是一款高级 AI 推理系统，它结合多种推理方法、实时研究和全面验证，为复杂问题提供智能且多策略的解决方案，代表了人工智能领域的最新进展。

🚀 快速开始

自适应 MCP 服务器是一款高级 AI 推理系统，旨在为复杂问题提供智能且多策略的解决方案。以下是使用该系统的基本步骤：

基本用法

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']}")

配置指南

创建项目根目录下的 mcp_config.json 文件：

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

✨ 主要特性

• 多策略推理

  • 顺序推理
  • 分支推理
  • 归纳推理
  • 横向（创意）推理
  • 逻辑推理

• 高级研究集成

  • 实时信息检索
  • 多种搜索策略支持
  • 置信度-based 结果验证

• 全面验证

  • 语义相似性检查
  • 事实准确性评估
  • 置信度评分
  • 错误检测

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.8+
• pip 包管理器
• 虚拟环境推荐使用

设置步骤

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-org/adaptive-mcp-server.git

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 系统中，使用 `venv\Scripts\activate`

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基础用法

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']}")

高级用法

自定义推理策略

from reasoning import reasoning_orchestrator, ReasoningStrategy

# 定制策略选择
custom_strategies = [
    ReasoningStrategy.LOGICAL, 
    ReasoningStrategy.LATERAL
]

# 使用特定策略进行推理
result = await reasoning_orchestrator.reason(
    "设计一种创新的城市交通解决方案",
    strategies=custom_strategies
)

📚 详细文档

开发信息

运行测试

# 执行所有测试
pytest tests/

# 运行指定模块的测试
pytest tests/test_research.py
pytest tests/test_orchestrator.py

贡献指南

1. 叉取仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m '添加 AmazingFeature 功能')
4. 推送分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交拉取请求

最佳实践

• 模块化设计：将代码分解为独立组件，提升可维护性和扩展性。
• 错误处理：在关键操作中添加异常捕获和日志记录，确保系统稳定性。
• 验证与测试：通过全面的测试用例覆盖所有功能路径，保证产品质量。

常见问题排查

• 环境配置错误：检查 Python 版本是否符合要求（3.8+），并确认已正确安装依赖项。
• API 请求失败：核实 API 密钥的有效性，并确保网络连接正常。
• 性能低下：优化代码逻辑，减少不必要的计算和资源消耗。

📄 许可证

项目遵循 MIT License 协议，具体条款请参考 LICENSE 文件。

📞 联系方式

如有任何问题或建议，请通过以下邮箱联系：contact@yourorganization.com