Z3 MCP

該項目基於Z3定理證明器，採用函數式編程方法實現約束求解和關係分析功能，並通過MCP協議服務器提供標準化接口。

開發者工具教育與學習工具 #定理證明 #約束求解 #關係推理 #函數編程 .Python

評分 : 2.5分

下載量 : 13

更新時間 : 2025-04-29

什麼是Z3 MCP服務器？

Z3 MCP服務器是一個基於Z3定理求解器的工具，支持通過Model Context Protocol (MCP)接口解決複雜的約束滿足問題和關係分析任務。它允許用戶通過標準化協議定義變量、約束和查詢，從而高效地進行推理。

如何使用Z3 MCP服務器？

用戶可以通過配置MCP客戶端（如VSCode插件）連接到服務器，發送問題描述或查詢，服務器將返回解決方案或關係推斷結果。

適用場景

適用於需要解決複雜約束問題或分析實體間關係的場景，例如數學問題求解、邏輯推理、家族關係推導等。

主要功能

約束滿足問題求解支持定義變量和約束條件，並自動找到滿足所有條件的解。

關係分析通過輸入實體及其關係，推導出特定的邏輯關係是否成立。

簡單接口提供更簡單的API接口，無需深入瞭解底層模型即可快速上手。

優勢與侷限性

優勢

強大的約束求解能力，適用於複雜問題。

基於MCP協議，易於與其他工具集成。

支持函數式編程風格，代碼清晰易讀。

提供圖形化配置選項，降低使用門檻。

侷限性

對大規模問題可能需要更多計算資源。

某些高級功能需要熟悉Z3的底層語法。

依賴Python環境運行，可能不適用於所有平臺。

如何使用

安裝依賴

確保已安裝Python環境及項目依賴。運行以下命令安裝：`uv pip install -e .`。

啟動MCP服務器

在項目目錄下運行命令：`python -m z3_poc.server.main`。

配置客戶端

編輯VSCode的`settings.json`文件，添加MCP服務器配置。

使用案例

N-Queens問題求解使用Z3 MCP服務器解決8皇后問題。

家族關係推導推導家族成員間的親屬關係。

常見問題

如何確保MCP服務器正常運行？

為什麼我的查詢沒有返回結果？

🚀 Z3定理證明器與函數式編程項目

本項目基於Python實現，藉助Z3定理證明器解決複雜約束滿足問題，分析實體間關聯關係。同時，通過MCP（機器可讀配置）服務器接口將這些功能對外開放，為相關應用提供了強大的支持。

🚀 快速開始

安裝步驟

克隆項目倉庫：

git clone https://github.com/yourusername/z3_project.git
cd z3_project

安裝依賴項：
```
pip install -r requirements.txt
```
可選：安裝開發工具：
```
pip install pre-commit
```

運行示例

約束求解示例

from src.solver import solve_constraints
variables = ['x', 'y']
constraints = ["x + y == 10", "x <= 5"]
solution = solve_constraints(variables, constraints)
print(solution)  # 輸出可能的解集合

關係推理示例

from src.relations import infer_relations
relations_data = [
    ("Bob", "Hanna", "sibling"),
    ("Bob", "Charlie", "sibling")
]
inferred = infer_relations(relations_data)
print(inferred)  # 輸出推導出的關係

啟動MCP服務器

uvicorn src.server:app --reload

✨ 主要特性

複雜約束處理：能夠解決涉及多個變量和條件的約束滿足問題。
關係分析：支持對實體間關係的推理與驗證。
函數式編程風格：採用不可變數據結構、結果類型及Maybe類型等函數式編程原則，確保代碼的簡潔性和可維護性。
MCP服務器接口：提供標準化的機器可讀配置接口，便於外部系統的集成。

📦 安裝指南

克隆項目倉庫：

git clone https://github.com/yourusername/z3_project.git
cd z3_project

安裝依賴項：
```
pip install -r requirements.txt
```
可選：安裝開發工具：
```
pip install pre-commit
```

💻 使用示例

基礎用法

約束求解示例

from src.solver import solve_constraints
variables = ['x', 'y']
constraints = ["x + y == 10", "x <= 5"]
solution = solve_constraints(variables, constraints)
print(solution)  # 輸出可能的解集合

關係推理示例

from src.relations import infer_relations
relations_data = [
    ("Bob", "Hanna", "sibling"),
    ("Bob", "Charlie", "sibling")
]
inferred = infer_relations(relations_data)
print(inferred)  # 輸出推導出的關係

高級用法

啟動MCP服務器

uvicorn src.server:app --reload

📚 詳細文檔

MCP服務器配置

簡單約束求解接口

請求格式：

{
  "variables": [
    {"name": "x", "type": "integer"},
    {"name": "y", "type": "integer"}
  ],
  "constraints": ["x + y == 10"],
  "description": "尋找滿足條件的x和y值"
}

簡單關係推理接口

請求格式：

{
  "relationships": [
    {"person1": "Bob", "person2": "Hanna", "relation": "sibling"},
    {"person1": "Bob", "person2": "Charlie", "relation": "sibling"}
  ],
  "query": "sibling(Hanna, Charlie)"
}

功能式編程方法

本項目展示了多種功能式編程技巧：

不可變數據結構：通過Pydantic模型實現數據的不可變性。
結果類型：使用returns.result.Result處理錯誤，避免異常拋出。
Maybe類型：採用returns.maybe.Maybe處理可選值。
Do Notation：結合生成器表達式和Result.do()實現操作序列。
模式匹配：利用Python的match-case結構提升代碼可讀性。

示例代碼

expr = (
    RelationshipResult(...)
    for entities in create_entities()
    if entities
)

🔧 技術細節

技術棧

屬性	詳情
模型類型	本項目使用了多種技術構建，包括微軟開發的高效定理證明工具Z3，用於數據驗證和設置構建的庫Pydantic，支持結果類型與Maybe類型處理的函數式編程擴展庫Returns，以及輕量級的機器可讀配置服務器框架FastMCP。

📄 許可證

本項目遵循MIT License協議，允許自由使用、修改和分發。

貢獻指南

歡迎貢獻！請先閱讀CONTRIBUTING.md，瞭解如何參與開發。

📦 項目結構

z3_project/
├── README.md          # 項目文檔
├── LICENSE           # 許可證文件
├── setup.py          # 項目安裝腳本
├── requirements.txt  # 依賴管理文件
├── src/
│   ├── __init__.py    # 包初始化文件
│   ├── solver.py      # 約束求解器實現
│   ├── relations.py   # 關係推理模塊
│   └── server.py      # MCP服務器實現