ASR 思维图谱（GoT）模型上下文协议（MCP）服务器

高级科学研究（ASR）思维图谱（GoT）MCP服务器是一种高效的模型上下文协议（MCP）实现，允许使用基于图的表示进行复杂的推理工作流程。

项目概述

该项目实现了利用思维图谱方法来增强人工智能推理能力的模型上下文协议（MCP）服务器架构。它可以连接到AI模型或应用程序，如Claude桌面应用或基于API的集成。

项目结构

asr-got-mcp/
├── docker-compose.yml                          # 多容器设置的Docker Compose配置
├── Dockerfile                                  # 后端的Docker配置
├── requirements.txt                            # Python依赖项
├── src/                                        # 源代码
│   ├── server.py                               # 主服务器实现
│   ├── asr_got/                                # 核心ASR-GoT实现
│   │   ├── core.py                             # 核心功能
│   │   ├── stages/                             # 处理阶段
│   │   │   ├── stage_1_initialization.py
│   │   │   ├── stage_2_decomposition.py
│   │   │   ├── stage_3_hypothesis.py
│   │   │   ├── stage_4_evidence.py
│   │   │   ├── stage_5_pruning.py
│   │   │   ├── stage_6_subgraph.py
│   │   │   ├── stage_7_composition.py
│   │   │   └── stage_8_reflection.py
│   │   ├── utils/                             # 工具函数
│   │   └── models/                            # 数据模型
│   └── api/                                   # API实现
│       ├── routes.py                          # API路由
│       └── schema.py                          # API模式
├── config/                                    # 配置文件
└── tests/                                     # 测试套件

使用Docker运行项目

该项目提供了一个多容器Docker设置，用于Python后端（FastAPI）和静态JavaScript客户端。该设置使用Docker Compose进行编排。

项目特定的Docker需求

• Python版本： 3.13-slim（如后端Dockerfile中指定）
• 系统依赖项： build-essential, curl（安装在后端镜像中）
• 非root用户： 后端和客户端容器均以非root用户身份运行以提高安全性
• 虚拟环境： Python依赖项安装在一个虚拟环境中（/app/.venv）
• 静态客户端： 通过nginx（alpine）在单独的容器中提供

环境变量

后端服务设置了以下环境变量（见Dockerfile）：

• PYTHONUNBUFFERED=1
• MCP_SERVER_PORT=8082（FastAPI服务器端口）
• LOG_LEVEL=INFO

注意： 如果需要覆盖或添加环境变量，可以在docker-compose.yml中取消注释并使用env_file选项。

暴露的端口

• 后端（python-app）：
  • 主机：8082 → 容器：8082（FastAPI服务器）
• 客户端（js-client）：
  • 主机：80 → 容器：80（nginx静态服务器）

构建和运行指令

1. 构建并启动所有服务：

   docker compose up --build
   

   这将构建后端和客户端镜像，并启动容器。

2. 访问服务：

   • 后端API： http://localhost:8082
   • 静态客户端： http://localhost/

与AI模型的集成

此MCP服务器可以集成到：

• Claude桌面应用
• 基于API的AI模型集成
• 其他兼容MCP的客户端

开发

要设置一个不使用Docker的开发环境：

1. 克隆此仓库
2. 创建一个虚拟环境：python -m venv venv
3. 激活虚拟环境：
   • Windows：venv\Scripts\activate
   • Linux/Mac：source venv/bin/activate
4. 安装依赖项：pip install -r requirements.txt
5. 运行服务器：python src/server.py

许可证

本项目根据Apache许可证2.0发布 - 详情请参阅LICENSE文件。

---

如果更新了依赖项，请记得使用docker compose build重新构建镜像。