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CEDRUS

CEDRUS

本地服务
github.com/cedrus-mcpAI 与智能体06 周前更新

关于 CEDRUS

CEDRUS 是本地 MCP 服务,为模型提供整理主张与论据的结构化图谱。它面向使用本地小型模型的用户,让推理过程可编辑,并以文本和 JSON 保存。

主要功能

  1. 01整理主张及支持或反对论据
  2. 02关联、编辑和移除图谱条目
  3. 03校验结构并拒绝无效操作
  4. 04以纯文本和 JSON 保存图谱
  5. 05显示完整论证图谱

适用场景

  1. 01梳理有争议问题的各方论据
  2. 02为现有主张添加异议和回应
  3. 03找出尚未受到质疑的论据

MCP 相关

CEDRUS 通过本地 stdio MCP 服务提供论证图谱工具。MCP 客户端可用 `uvx cedrus-mcp` 启动,并调用工具创建、查看和修改图谱。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"cedrus-mcp-cedrus": {
"command": "uvx",
"args": [
"cedrus-mcp"
]
}
}
}
启动命令uvx cedrus-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypicedrus-mcp2.0.1

工具

8

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

此工具无需参数。

详细介绍

CEDRUS

为小型 AI 提供强劲助力的推理脚手架。

CEDRUS 为本地模型提供一张论证图,让模型据此进行思考:模型列出主张及支持和反对这些主张的理由,而图则将所有内容妥善组织起来。

  • 这是脚手架,不是草稿纸。 图会记录每条理由对应哪项主张,因此模型不必把它们全记在脑子里,小型模型也能理清一场原本会让它应接不暇的辩论。
  • 由服务端检查结构。 ID、立场和位置都由服务端确定。不符合要求的操作会被拒绝并附上说明,从而及时纠正错误,避免错误越积越多。
  • 推理过程一目了然。 每一步都会呈现在一张可阅读、可质疑、可扩展的图中:例如“给 A3 添加一条反对意见”“A7 有什么论据支持?”。
  • 本地运行,保护隐私。 专为在自有设备上运行的小型模型打造,并以纯文本和 JSON 格式保存图。

图是什么样的

- C1 Legalisation of Soft Drugs
  - A1 Minimize destructive activity [con] — attacks C1
  - A2 No harm, no ban [pro] — supports C1
    - A3 Law must protect [con] — attacks A2
      - A4 Soft drugs are harmful [con] — supports A3 (also attacks A2, supports A1)
  - A5 Lifestyle decision [pro] — supports C1
    - A6 Moral leadership [con] — attacks A5
  - A7 Alcohol and tobacco analogy [pro] — supports C1
    - A8 Tobacco and alcohol more dangerous [pro] — supports A7
    - A9 Major differences [con] — attacks A7
    - A10 Poor reason [con] — undercuts A7
  - A11 Listen to society [pro] — supports C1
  - A12 Argument from addiction [con] — attacks C1
    - A13 Soft drugs are addictive [con] — supports A12
    - A14 Addiction no reason to ban [pro] — undercuts A12
  - A15 Slippery slope [con] — attacks C1
    - A16 Coffee houses [pro] — attacks A15
  - A19 Tax revenue [pro] — supports C1

这是图的概要。模型读取的完整视图还会列出每项主张和论证的完整内容,并标明哪些内容尚未受到质疑。

快速开始

1. 安装 uv

CEDRUS 由 uv 启动;uv 会为你下载并运行它。

# macOS and Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
2. 将 CEDRUS 添加到你的应用

以下每种配置都会将图保存到 ~/cedrus-maps,也就是你的主目录中的一个文件夹。你可以使用任意文件夹;如果不需要保存文件,也可以省略 --save-dir 及其路径。

无论使用哪个应用,模型都必须支持工具调用。

LM Studio

在右侧边栏中打开 Program 选项卡,然后选择 Install → Edit mcp.json。在 mcpServers 下添加 CEDRUS:

{
  "mcpServers": {
    "cedrus": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cedrus-mcp", "--save-dir", "~/cedrus-maps"]
    }
  }
}
Jan

前往 Settings → MCP Servers,点击 +,并填写:

字段值
Server Namecedrus
Commanduvx
Argumentscedrus-mcp --save-dir ~/cedrus-maps

对于本地模型,请在模型设置中启用工具调用(位于 Model Capabilities 下方的编辑按钮)。

Goose

运行 goose configure,选择 Add Extension → Command-line Extension,将名称设为 cedrus,并填入命令 uvx cedrus-mcp --save-dir ~/cedrus-maps。在 Goose Desktop 中,也可以通过 Extensions → Add custom extension 添加。

或者自行将其添加到 ~/.config/goose/config.yaml(Windows 上为 %APPDATA%\Block\goose\config\config.yaml):

extensions:
  cedrus:
    name: cedrus
    type: stdio
    cmd: uvx
    args: [cedrus-mcp, --save-dir, ~/cedrus-maps]
    enabled: true
    timeout: 300

Goose 可通过 Ollama 运行本地模型,因此也可以用这种方式将 CEDRUS 与 Ollama 搭配使用。

其他 MCP 客户端

任何能够启动本地(stdio)MCP 服务的客户端都可以使用:命令为 uvx,参数为 cedrus-mcp 以及下方列出的任意选项。

试用

绘制一张论证图,讨论城市是否应禁止汽车驶入市中心。先列出主要主张,然后补充双方最有力的论据。

现在为最弱的一条支持方论据添加一条反对意见。

哪些论据还没有人提出质疑?为其中一条添加回应。

想查看完整论证图时,随时让模型展示即可。

保存论证图

使用 --save-dir DIR 时,CEDRUS 每次变更后都会将论证图写入 DIR/<id>.txt(可读视图)和 DIR/<id>.json。每次你的应用启动 CEDRUS 时,都会生成一个新的 <id>,因此之前的论证图会保留。--save-file PATH 则会将内容写入同一个固定文件;新会话会覆盖该文件。

模型开始绘制新图时,旧图会以 .1、.2 等后缀保存在当前文件旁边。

模型可以做什么

工具功能
show打印完整地图。
add_claim添加一项主张:正在讨论的陈述或原则。
add_argument为地图中已有内容添加支持或反对论证。
link关联地图中的两个已有条目,或更改它们之间的关系。
unlink移除一项关系。
edit更改标签或文本。
delete删除一项内容,也可一并删除仅针对该内容作出回应的论证。
new_map清空地图,开始讨论另一个问题。

论证可以支持或攻击其回应对象,也可以削弱另一项论证:承认其前提,但否认这些前提能推出其结论。

选项

选项功能
--save-dir DIR将每个会话的地图保存在 DIR 中。也可使用 CEDRUS_SAVE_DIR。
--save-file PATH将地图保存到一个文件 PATH,以及带有 .txt 后缀的 PATH。也可使用 CEDRUS_SAVE_FILE。
--max-chars N地图视图的大小限制,默认值为 24000(约 6k 个 token)。较大的地图会以缩略形式显示。
--hints为每项工具结果添加简短提示。

有关通过 HTTP、从代码库检出目录运行或在 MCP 检查器下运行的说明,请参阅 docs/ADVANCED.md。

更多信息

许可

GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 或更高版本。请参阅 LICENSE。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。