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

ASR 思维图（GoT）模型上下文协议（MCP）服务

高级科学研究（ASR）思维图（GoT）MCP 服务是模型上下文协议（MCP）的一种高效实现，可通过基于图的表示实现复杂的推理工作流。

项目概览

本项目实现了模型上下文协议（MCP）服务架构，采用思维图方法增强 AI 的推理能力。它可以连接到 AI 模型或应用，例如 Claude 桌面应用或基于 API 的集成。

项目结构

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

使用 Docker 运行项目

本项目提供多容器 Docker 设置，包含 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 要求

• Python 版本： 3.13-slim（如后端 Dockerfile 中所指定）
• 系统依赖项： build-essential、curl（安装在后端镜像中）
• 非 root 用户： 出于安全考虑，后端和客户端容器均以非 root 用户运行
• 虚拟环境： Python 依赖项安装在虚拟环境（/app/.venv）中
• 静态客户端： 由单独容器中的 nginx（alpine）提供服务

环境变量

后端服务设置以下环境变量（见 Dockerfile）：

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

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

暴露的端口

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

构建和运行说明

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 模型集成

此 MCP 服务可集成到以下对象：

• 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

如需在不使用 Docker 的情况下设置开发环境：

1. 克隆此仓库
2. 创建虚拟环境：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：pip install -r requirements.txt
5. 运行服务：python src/server.py

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可，详情请参阅 LICENSE 文件。

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如果更新了依赖，请记得使用 docker compose build 重新构建映像。