Can MCP Server

🚀 概念激活網絡 (CAN) MCP 服務器

概念激活網絡 (CAN) MCP 服務器藉助模型上下文協議 (MCP) 實現並行關聯思維方法。與傳統順序推理方法不同，CAN 運用相互連接的概念網絡，讓激活能量平行傳播，直至形成連貫模式或解決方案。

🚀 快速開始

概念激活網絡 (CAN) MCP 服務器通過獨特的並行關聯思維方法，為人工智能推理帶來了新的思路。它利用模型上下文協議 (MCP)，讓激活能量在概念網絡中平行傳播，以實現高效的問題求解。

✨ 主要特性

平行概念激活

傳統人工智能推理多依賴順序、分步驟的思考過程，而 CAN 採用了截然不同的方法：

1. 網絡結構：知識以相互連接的概念網絡形式呈現。
2. 平行激活：受刺激時，激活能量通過多個途徑同時傳播。
3. 湧現模式：解決方案以高度活躍的相關概念形成的穩定模式形式出現。
4. 非線性探索：能夠同時探索多條概念路徑。

這種方法受到人類認知理論的啟發，表明我們常通過聯想而非純粹邏輯進行思考。

核心組件

CAN 系統包含以下核心組件：

1. 概念節點：表示具體概念、想法或元素的基本單元。
2. 加權連接：概念之間的鏈接，具有不同的強度。
3. 激活動力學：控制激活能量在網絡中傳播的算法。
4. 模式檢測：識別湧現結構的方法。

📦 安裝指南

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/psikosen/can-mcp-server.git
cd can-mcp-server

# 安裝依賴項
npm install

# 啟動服務器
npm start

📚 詳細文檔

在 Claude Desktop 中配置

要將 CAN MCP 服務器與 Claude Desktop 結合使用，請在 claude_desktop_config.json 中添加以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "can": {
      "command": "node",
      "args": ["yourpath/can-mcp-server/can-server.js"]
    }
  }
}

MCP 工具

CAN MCP 服務器提供了豐富的工具：

會話管理

• create_session：創建新 CAN 會話。
• get_all_sessions：列出所有活動會話。
• delete_session：刪除一個會話。

概念管理

• add_concept：向網絡中添加概念。
• remove_concept：從網絡中移除概念。
• add_connection：在概念之間創建連接。
• remove_connection：移除概念之間的連接。

激活過程

• set_parameters：配置激活參數。
• set_initial_activation：設置概念的初始激活值。
• activate：在網絡中傳播激活能量。
• deactivate：停止激活傳播。
• get_activation：獲取指定概念的當前激活狀態。

模式檢測

• detect_pattern：識別網絡中的顯著模式或結構。
• query：根據特定條件查詢網絡。
• monitor：監控網絡狀態變化。

何時使用 CAN

推薦使用 CAN 的場景

• 聯想推理：需要處理概念之間的關聯關係。
• 模式識別：需要從複雜信息中提取有意義的結構。
• 創造性思維：需要非線性、發散性的思考過程。
• 知識圖譜構建：需要表示和管理複雜的知識網絡。

不推薦使用 CAN 的場景

• 邏輯推理：需要嚴格遵循邏輯規則的推理任務。
• 數學計算：需要精確數值計算的任務。
• 順序處理：需要嚴格按照步驟執行的任務。
• 簡單查詢：只需要基本事實檢索的任務。

💻 使用示例

基礎用法

# 創建會話
create_session "My First CAN Session"

# 添加概念和連接
add_concept "人工智能"
add_concept "機器學習"
add_connection "人工智能" "機器學習" 0.8

# 傳播激活並獲取結果
set_initial_activation "人工智能" 1.0
activate
get_activation "機器學習"

# 刪除會話
delete_session "My First CAN Session"

🤝 貢獻

歡迎為改進 CAN MCP 服務器做出貢獻！請通過提交拉取請求或打開問題來討論潛在的改進。

📄 許可證

該項目在 MIT 許可證下開源 - 有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。