NSAF MCP Server

ニューロシンボリック自律性フレームワーク（NSAF）v1.0

高度なAI自律システムの完全かつ統合された実装

作成者： Bolorerdene Bundgaa
連絡先： [email protected]
Webサイト： https://bolor.me

量子コンピューティング、シンボリック推論、ニューラルネットワーク、基盤モデルを組み合わせた、統合型の自律AIシステムを実現する包括的なPythonフレームワークです。

🚀 v1.0の新機能

高度なNSAFコンポーネントを統合した、統合済みの本番環境対応バージョンです。

• ✅ 完全な5モジュールアーキテクチャ：NSAFの高度なコンポーネントをすべて搭載
• ✅ 基盤モデルとの統合：OpenAI、Anthropic、GoogleのAPIに対応
• ✅ MCPプロトコルのサポート：AIアシスタントとの統合機能を標準搭載
• ✅ Web APIフレームワーク：本番環境へのデプロイに対応
• ✅ エンタープライズ機能：認証、データベース、モニタリング

🏗️ アーキテクチャの概要

コアモジュール

1. 量子シンボリックタスククラスタリング - 量子強化アルゴリズムを使用して複雑な問題を分解します
2. 自己構築型メタエージェント（SCMA） - 特化型AIエージェントを自動的に進化させます
3. ハイパーシンボリックメモリ - 意味論的推論機能を備えたRDFベースのナレッジグラフ
4. 再帰的意図投影（RIP） - 複数ステップの計画と最適化
5. 人間とAIのシナジー - 認知状態の同期と協調

統合レイヤー

• 基盤モデル - 埋め込み表現と推論のためのGPT-4、Claude、Geminiとの統合
• MCPインターフェース - AIアシスタント統合のためのModel Context Protocol
• Web API - 認証機能を備えたFastAPIベースのサービス
• 分散コンピューティング - Rayベースのスケーリングと量子バックエンド

🛠️ インストール

前提条件

• Python 3.8+
• RAMは8GB以上を推奨
• GPUは任意（大規模モデル用）

クイックインストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/ariunbolor/nsaf-mcp-server.git
cd nsaf-mcp-server

# Install all dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the unified example
python unified_example.py

含まれる依存関係

• 量子コンピューティング：Qiskit、Cirq、PennyLane
• 機械学習：PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn
• 分散処理：Ray、Redis
• Webフレームワーク：FastAPI、WebSockets
• データベース：SQLAlchemy、PostgreSQL、Redis
• セマンティックWeb：RDFlib、NetworkX
• 基盤モデル：OpenAI、Anthropicのクライアント

🎯 クイックスタート

基本的な使い方

import asyncio
from core import NeuroSymbolicAutonomyFramework

async def main():
    # Initialize the framework
    framework = NeuroSymbolicAutonomyFramework()
    
    # Define your task
    task = {
        'description': 'Build an AI system for predictive maintenance',
        'goals': [
            {'type': 'accuracy', 'target': 0.95, 'priority': 0.9},
            {'type': 'latency', 'target': 50, 'priority': 0.8}
        ],
        'constraints': [
            {'type': 'memory', 'limit': '8GB', 'importance': 0.9}
        ]
    }
    
    # Process through NSAF pipeline
    result = await framework.process_task(task)
    
    print(f"Clusters: {len(result['task_clusters'])}")
    print(f"Agents: {len(result['agents'])}")
    
    await framework.shutdown()

asyncio.run(main())

MCPとの統合（AIアシスタント）

from core import NSAFMCPServer

# Create MCP server for Claude/other AI assistants
server = NSAFMCPServer()

# Available tools:
# - run_nsaf_evolution
# - analyze_nsaf_memory  
# - project_nsaf_intent
# - cluster_nsaf_tasks
# - get_nsaf_status

⚙️ 設定

環境変数

# Foundation Models (Optional)
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key"
export GOOGLE_API_KEY="your-google-key"

# Databases (Optional)
export DATABASE_PASSWORD="your-db-password"
export REDIS_PASSWORD="your-redis-password"

# Security (Production)
export JWT_SECRET="your-jwt-secret"
export API_KEY="your-api-key"

設定ファイル

すべての設定は config/config.yaml にあります。

• 基盤モデルのプロバイダーと設定
• 量子バックエンドの設定
• 分散コンピューティングのセットアップ
• データベース接続
• セキュリティと認証
• 機能フラグと最適化

🧪 使用例

完全なデモを実行

python unified_example.py

複雑な予知保全タスクを使って、すべての機能が連携して動作する様子を確認できます。

個別のコンポーネント

python example.py                    # Original NSAF framework
python -m core.mcp_interface        # MCP server for AI assistants  

🔧 高度な機能

量子コンピューティング

• 量子最適化のためのIBM Qiskitとの統合
• 設定可能な量子バックエンド（シミュレーター／実機）
• 量子強化類似度計算

基盤モデル

• 複数のプロバイダーをサポート（OpenAI、Anthropic、Google）
• 自動フォールバックとエラー処理
• タスクに応じたモデル選択

分散処理

• Rayベースの分散コンピューティング
• ワーカー管理の自動スケーリング
• GPU／CPUリソースの最適化

エンタープライズ対応

• FastAPI Webサービス
• JWT認証
• PostgreSQL／Redisのサポート
• モニタリングとロギング
• Dockerによるデプロイに対応

📊 パフォーマンス

コンポーネント	パフォーマンス	スケーラビリティ
タスククラスタリング	1000+ tasks/sec	量子強化
エージェントの進化	100 agents/gen	分散トレーニング
メモリグラフ	1M+ nodes	RDFトリプルストア
意図の計画	10 steps/sec	再帰的最適化
APIレスポンス	<100ms	自動スケーリング

🔒 セキュリティ

• ✅ API 認証：JWT トークンと API キー
• ✅ データ暗号化：保存データの AES-256 暗号化
• ✅ セキュアな接続：本番環境では HTTPS/WSS のみ
• ✅ アクセス制御：ロールベースの権限
• ✅ 監査ログ：包括的なアクティビティ追跡

🧰 開発

テスト

pytest tests/                       # Run all tests
pytest tests/test_integration.py    # Integration tests
pytest --cov=core tests/            # Coverage report

コード品質

black core/                         # Format code
isort core/                         # Sort imports  
mypy core/                          # Type checking
flake8 core/                        # Linting

ドキュメント

sphinx-build docs/ docs/_build/     # Generate docs

🌐 デプロイ

ローカル開発

uvicorn core.web_api:app --reload   # Web API server
ray start --head                    # Distributed computing

本番環境

docker build -t nsaf .              # Container build
docker-compose up -d                # Full stack deployment

クラウドプラットフォーム

• AWS：EC2 上の Ray、RDS PostgreSQL、ElastiCache Redis
• GCP：Compute Engine、Cloud SQL、Memorystore
• Azure：Virtual Machines、Database、Cache

📈 モニタリング

• メトリクス：Prometheus との連携
• ロギング：構造化 JSON ログ
• トレーシング：OpenTelemetry のサポート
• ヘルスチェック：組み込みのエンドポイント監視
• アラート：しきい値をカスタマイズできる通知

🤝 貢献

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します：git checkout -b feature/amazing-feature
3. テストを実行します：pytest tests/
4. 変更をコミットします：git commit -m 'Add amazing feature'
5. ブランチをプッシュします：git push origin feature/amazing-feature
6. プルリクエストを作成します

📚 ドキュメント

• API リファレンス：サーバーの実行中に利用できる /docs エンドポイント
• アーキテクチャガイド：docs/architecture.md
• デプロイガイド：docs/deployment.md
• サンプル：examples/ ディレクトリ

🐛 トラブルシューティング

よくある問題

依存関係の不足

pip install -r requirements.txt     # Install all dependencies

量子バックエンドのエラー

qiskit-aer-config                   # Check quantum setup

Ray 接続の問題

ray start --head                    # Start Ray cluster
ray status                          # Check cluster status

基盤モデル API のエラー

export OPENAI_API_KEY="your-key"    # Set API keys

📄 ライセンス

MIT ライセンスの詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• 量子コンピューティングフレームワークを提供してくれた IBM Qiskit チーム
• 分散コンピューティングを提供してくれた Ray チーム
• 基盤モデル API を提供してくれた OpenAI、Anthropic、Google
• Web フレームワークを提供してくれた FastAPI チーム
• すべてのオープンソース貢献者

📞 サポート

• 問題：GitHub Issues トラッカー
• ディスカッション：GitHub Discussions
• 作者への連絡先：[email protected]
• ウェブサイト：https://bolor.me

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AI の自律性の未来のために、❤️を込めて開発

Bolorerdene Bundgaa 作成

NSAF v1.0 - ニューロシンボリック自律性を実現する完全なソリューション