NSAF MCP Server

神经符号自主框架（NSAF）v1.0

先进 AI 自主能力的完整统一实现

作者： Bolorerdene Bundgaa
联系邮箱： [email protected]
网站： https://bolor.me

一个全面的 Python 框架，将量子计算、符号推理、神经网络和基础模型整合为统一的自主 AI 系统。

🚀 v1.0 的新特性

这是一个统一的、可用于生产环境的版本，整合了：

• ✅ 完整的 5 模块架构：包含所有先进的 NSAF 组件
• ✅ 基础模型集成：OpenAI、Anthropic 和 Google API
• ✅ MCP 协议支持：内置 AI 助手集成
• ✅ Web API 框架：可用于生产环境部署
• ✅ 企业级功能：身份验证、数据库和监控

🏗️ 架构概览

核心模块

1. 量子符号任务聚类 - 使用量子增强算法分解复杂问题
2. 自构建元 Agent（SCMA） - 自动演进出专用 AI Agent
3. 超符号记忆 - 支持语义推理的基于 RDF 的知识图谱
4. 递归意图投射（RIP） - 多步规划与优化
5. 人机协同 - 认知状态同步与协作

集成层

• 基础模型 - 集成 GPT-4、Claude、Gemini，用于嵌入和推理
• MCP 接口 - 用于 AI 助手集成的 Model Context Protocol
• Web API - 基于 FastAPI、带身份验证的服务
• 分布式计算 - 基于 Ray 的扩展和量子后端

🛠️ 安装

先决条件

• Python 3.8+
• 建议至少配备 8GB RAM
• GPU 可选（用于大型模型）

快速安装

# 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

包含的依赖项

• 量子计算：Qiskit、Cirq、PennyLane
• 机器学习：PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn
• 分布式：Ray、Redis
• Web 框架：FastAPI、WebSockets
• 数据库：SQLAlchemy、PostgreSQL、Redis
• 语义 Web：RDFlib、NetworkX
• 基础模型：OpenAI、Anthropic 客户端

🎯 快速入门

基本用法

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 集成（AI 助手）

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

⚙️ 配置

环境变量

# 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"

配置文件

所有设置均位于 config/config.yaml：

• 基础模型提供商和设置
• 量子后端配置
• 分布式计算设置
• 数据库连接
• 安全与身份验证
• 功能标志和优化

🧪 示例

运行完整演示

python unified_example.py

展示所有功能如何协同处理复杂的预测性维护任务。

单独组件

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

🔧 高级功能

量子计算

• 集成 IBM Qiskit，用于量子优化
• 可配置的量子后端（模拟器／真实硬件）
• 量子增强相似度计算

基础模型

• 支持多个提供商（OpenAI、Anthropic、Google）
• 自动回退与错误处理
• 按任务选择模型

分布式处理

• 基于 Ray 的分布式计算
• 自动扩展的工作节点管理
• GPU／CPU 资源优化

可用于企业环境

• FastAPI Web 服务
• JWT 身份验证
• 支持 PostgreSQL／Redis
• 监控与日志记录
• 可用于 Docker 部署

📊 性能

组件	性能	可扩展性
任务聚类	1000+ 个任务／秒	量子增强
Agent 演进	100 个 Agent／代	分布式训练
记忆图谱	1M+ 个节点	RDF 三元组存储
意图规划	10 步／秒	递归优化
API 响应	<100ms	自动扩展

🔒 安全

• ✅ API 身份验证：JWT 令牌和 API 密钥
• ✅ 数据加密：静态数据采用 AES-256 加密
• ✅ 安全连接：生产环境仅使用 HTTPS/WSS
• ✅ 访问控制：基于角色的权限
• ✅ 审计日志：全面跟踪活动

🧰 开发

测试

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

代码质量

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

文档

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

🌐 部署

本地开发

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

生产环境

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

云平台

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

📈 监控

• 指标：集成 Prometheus
• 日志记录：结构化 JSON 日志
• 跟踪：支持 OpenTelemetry
• 运行状况检查：内置端点监控
• 警报：自定义阈值通知

🤝 贡献

1. 复刻此仓库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 运行测试：pytest tests/
4. 提交更改：git commit -m 'Add amazing feature'
5. 推送分支：git push origin feature/amazing-feature
6. 发起 Pull Request

📚 文档

• API 参考：运行服务时访问 /docs 端点
• 架构指南：docs/architecture.md
• 部署指南：docs/deployment.md
• 示例：examples/ 目录

🐛 故障排除

常见问题

缺少依赖项

pip install -r requirements.txt     # Install all dependencies

量子后端错误

qiskit-aer-config                   # Check quantum setup

Ray 连接问题

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

基础模型 API 错误

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

📄 许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• 感谢 IBM Qiskit 团队提供量子计算框架
• 感谢 Ray 团队提供分布式计算支持
• 感谢 OpenAI、Anthropic、Google 提供基础模型 API
• 感谢 FastAPI 团队提供 Web 框架
• 感谢所有开源贡献者

📞 支持

• 问题：GitHub Issues 跟踪器
• 讨论：GitHub Discussions
• 作者联系方式：[email protected]
• 网站：https://bolor.me

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