Adaptive MCP Server

🚀 自適應 MCP 服務器

自適應 MCP（模型上下文協議）服務器是一款高級 AI 推理系統，它結合多種推理方法、即時研究和全面驗證，為複雜問題提供智能且多策略的解決方案，代表了人工智能領域的最新進展。

🚀 快速開始

自適應 MCP 服務器是一款高級 AI 推理系統，旨在為複雜問題提供智能且多策略的解決方案。以下是使用該系統的基本步驟：

基本用法

from reasoning import reasoning_orchestrator

async def main():
    # 提出一個複雜問題
    result = await reasoning_orchestrator.reason(
        "人工智能的長期潛在影響有哪些?"
    )
    
    print(result['answer'])
    print(f"置信度: {result['confidence']}")

配置指南

創建項目根目錄下的 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

  • 順序推理
  • 分支推理
  • 歸納推理
  • 橫向（創意）推理
  • 邏輯推理

• 高級研究集成

  • 即時信息檢索
  • 多種搜索策略支持
  • 置信度-based 結果驗證

• 全面驗證

  • 語義相似性檢查
  • 事實準確性評估
  • 置信度評分
  • 錯誤檢測

📦 安裝指南

先決條件

• Python 3.8+
• pip 包管理器
• 虛擬環境推薦使用

設置步驟

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

# 創建虛擬環境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 系統中，使用 `venv\Scripts\activate`

# 安裝依賴項
pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基礎用法

from reasoning import reasoning_orchestrator

async def main():
    # 提出一個複雜問題
    result = await reasoning_orchestrator.reason(
        "人工智能的長期潛在影響有哪些?"
    )
    
    print(result['answer'])
    print(f"置信度: {result['confidence']}")

高級用法

自定義推理策略

from reasoning import reasoning_orchestrator, ReasoningStrategy

# 定製策略選擇
custom_strategies = [
    ReasoningStrategy.LOGICAL, 
    ReasoningStrategy.LATERAL
]

# 使用特定策略進行推理
result = await reasoning_orchestrator.reason(
    "設計一種創新的城市交通解決方案",
    strategies=custom_strategies
)

📚 詳細文檔

開發信息

運行測試

# 執行所有測試
pytest tests/

# 運行指定模塊的測試
pytest tests/test_research.py
pytest tests/test_orchestrator.py

貢獻指南

1. 叉取倉庫
2. 創建功能分支 (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. 提交拉取請求

最佳實踐

• 模塊化設計：將代碼分解為獨立組件，提升可維護性和擴展性。
• 錯誤處理：在關鍵操作中添加異常捕獲和日誌記錄，確保系統穩定性。
• 驗證與測試：通過全面的測試用例覆蓋所有功能路徑，保證產品質量。

常見問題排查

• 環境配置錯誤：檢查 Python 版本是否符合要求（3.8+），並確認已正確安裝依賴項。
• API 請求失敗：核實 API 密鑰的有效性，並確保網絡連接正常。
• 性能低下：優化代碼邏輯，減少不必要的計算和資源消耗。

📄 許可證

項目遵循 MIT License 協議，具體條款請參考 LICENSE 文件。

📞 聯繫方式

如有任何問題或建議，請通過以下郵箱聯繫：contact@yourorganization.com