Sequential Thinking Lp Solver

🚀 順序思維MCP服務器 - 線性規劃求解器

本倉庫展示瞭如何使用順序思維模型上下文協議（MCP）來解決線性規劃（LP）和非線性規劃（NLP）問題。該方法將複雜的優化問題分解為系統的、可驗證的步驟，同時保持修訂和選擇替代路徑的靈活性。

🚀 快速開始

前提條件

此解決方案使用Claude桌面應用程序，該應用程序可訪問Anthropic的Claude AI助手和順序思維MCP服務器。你可以通過以下方式訪問Claude：

• Claude桌面應用程序
• Claude網頁界面
• Anthropic API

開始使用步驟

1. 安裝並設置Claude桌面應用程序
2. 查看中的方法
3. 理解中的MCP服務器
4. 查看示例問題：
   • 線性規劃：
   • 非線性規劃：
5. 使用中的模板來解決你自己的問題

與Claude配合使用

當使用Claude解決優化問題時：

1. 通過任何可用的界面訪問Claude
2. 使用提供的模板和示例作為參考
3. 利用順序思維MCP進行結構化問題解決
4. 遵循文檔中的綜合指南

有關使用Claude的更多信息，請訪問：

• Claude文檔
• Claude API參考
• 模型上下文協議文檔

✨ 主要特性

模型上下文協議（MCP）

模型上下文協議（MCP）是一個開放標準，它允許AI模型與各種工具和數據源之間進行安全的雙向連接。可以將其類比為AI領域的USB - C，它提供了一種標準化的方式來將AI模型連接到不同的數據源和工具。

MCP架構

MCP遵循客戶端 - 服務器架構，其中：

• 主機是發起連接的大語言模型（LLM）應用程序（如Claude桌面應用程序）
• 客戶端與主機應用程序內的服務器保持一對一的連接
• 服務器為客戶端提供上下文、工具和提示

有關詳細的架構圖和文檔，請訪問模型上下文協議文檔。

在我們的案例中，我們通過Claude桌面應用程序使用順序思維MCP服務器，該服務器通過客戶端 - 主機 - 服務器架構提供結構化的問題解決能力。這使我們能夠：

• 系統地分解複雜問題
• 在整個過程中維護解決方案的上下文
• 根據需要修訂和調整我們的思路
• 在必要時連接其他工具和數據源

📚 詳細文檔

倉庫結構

• docs/：文檔和方法
  • ：核心順序思維方法
  • ：MCP服務器的詳細解釋
  • ：全面的使用指南
• examples/：示例問題和解決方案
  • ：線性規劃示例
  • ：非線性規劃示例
  • ：其他問題場景
• templates/：應用順序思維過程的模板
  • ：新問題的模板

🤝 貢獻

歡迎貢獻！請閱讀，瞭解我們的行為準則和提交拉取請求的流程。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證 - 有關詳細信息，請參閱文件。