ASR Graph of Thoughts (GoT) Model Context Protocol (MCP) Server

ASR Graph of Thoughts (GoT) Model Context Protocol (MCP) サーバー

Advanced Scientific Research（ASR）Graph of Thoughts（GoT）MCP サーバーは、グラフベースの表現を用いた高度な推論ワークフローを可能にする、Model Context Protocol（MCP）の高効率な実装です。

プロジェクト概要

このプロジェクトでは、Graph of Thoughts アプローチを活用して AI の推論能力を高める Model Context Protocol（MCP）サーバーアーキテクチャを実装しています。Claude デスクトップアプリや API ベースの統合など、AI モデルやアプリケーションに接続できます。

プロジェクト構成

asr-got-mcp/
├── docker-compose.yml                          # Docker Compose configuration for multi-container setup
├── Dockerfile                                  # Docker configuration for the backend
├── requirements.txt                            # Python dependencies
├── src/                                        # Source code
│   ├── server.py                               # Main server implementation
│   ├── asr_got/                                # Core ASR-GoT implementation
│   │   ├── core.py                             # Core functionality
│   │   ├── stages/                             # Processing stages
│   │   │   ├── 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/                             # Utility functions
│   │   └── models/                            # Data models
│   └── api/                                   # API implementation
│       ├── routes.py                          # API routes
│       └── schema.py                          # API schemas
├── config/                                    # Configuration files
└── tests/                                     # Test suite

Docker でプロジェクトを実行する

このプロジェクトでは、Python バックエンド（FastAPI）と静的 JavaScript クライアントの両方に対応した、複数コンテナー構成の Docker 環境を提供します。この構成では、Docker Compose を使用してオーケストレーションを行います。

プロジェクト固有の Docker 要件

• Python バージョン： 3.13-slim（バックエンドの Dockerfile で指定）
• システム依存関係： build-essential、curl（バックエンドイメージにインストール）
• 非 root ユーザー： セキュリティのため、バックエンドとクライアントの両コンテナーは非 root ユーザーで実行
• 仮想環境： Python の依存関係は仮想環境（/app/.venv）にインストール
• 静的クライアント： 別コンテナーの nginx（alpine）経由で配信

環境変数

バックエンドサービスでは、以下の環境変数を設定します（Dockerfile を参照）：

• PYTHONUNBUFFERED=1
• MCP_SERVER_PORT=8082（FastAPI サーバーのポート）
• LOG_LEVEL=INFO

注： 環境変数を上書きまたは追加する必要がある場合は、docker-compose.yml の env_file オプションのコメントを解除して使用できます。

公開ポート

• バックエンド（python-app）：
  • ホスト：8082 → コンテナー：8082（FastAPI サーバー）
• クライアント（js-client）：
  • ホスト：80 → コンテナー：80（nginx 静的サーバー）

ビルドと実行手順

1. すべてのサービスをビルドして起動します：

   docker compose up --build
   

   これにより、バックエンドとクライアントの両方のイメージをビルドし、コンテナーを起動します。

2. サービスにアクセスします：

   • バックエンド API： http://localhost:8082
   • 静的クライアント： http://localhost/

AI モデルとの統合

この MCP サーバーは、以下と統合できます：

• Claude デスクトップアプリケーション
• AI モデルとの API ベースの統合
• その他の MCP 対応クライアント

開発

Docker を使用せずに開発環境をセットアップするには：

1. このリポジトリをクローンします
2. 仮想環境を作成します：python -m venv venv
3. 仮想環境を有効化します：
   • Windows：venv\Scripts\activate
   • Linux/Mac：source venv/bin/activate
4. 依存関係をインストールします：pip install -r requirements.txt
5. サーバーを実行します：python src/server.py

ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。

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依存関係を更新した場合は、docker compose build でイメージを再ビルドすることを忘れないでください。