shannon-thinking

shannon-thinking

一个 MCP 服务，用于演示 Claude Shannon 的系统化问题解决方法。该服务提供一款工具，帮助按照 Shannon 的方法，将复杂问题拆解为结构化思路，包括问题定义、数学建模和实际实施。

概述

Claude Shannon 被誉为信息论之父，他通过系统化方法处理复杂问题：

1. 问题定义：将问题剥离至其基本要素
2. 约束条件：识别系统的限制和边界
3. 模型：建立数学／理论框架
4. 证明／验证：通过形式化证明或实验测试进行验证
5. 实施／实验：设计并测试实际解决方案

该 MCP 服务将这一方法作为工具进行演示，帮助用户按照这些阶段开展系统化的问题解决。

安装

NPX

{
  "mcpServers": {
    "shannon-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "server-shannon-thinking@latest"
      ]
    }
  }
}

使用方法

该服务提供一个名为 shannonthinking 的工具，按照 Shannon 的方法组织问题解决思路。

每个思路都必须包含：

• 实际思路内容
• 类型（problem_definition/constraints/model/proof/implementation）
• 思路编号和预计的思路总数
• 置信度（不确定性：0-1）
• 对先前思路的依赖关系
• 明确的假设
• 是否需要继续下一步思考

其他功能：

• 修订：随着理解不断加深，可以修订较早的步骤
• 重新检查：标记需要结合新信息重新审查的步骤
• 实验验证：支持将实证测试与形式化证明结合
• 实施说明：记录实际约束和拟议解决方案

使用示例

const thought = {
  thought: "The core problem can be defined as an information flow optimization",
  thoughtType: "problem_definition",
  thoughtNumber: 1,
  totalThoughts: 5,
  uncertainty: 0.2,
  dependencies: [],
  assumptions: ["System has finite capacity", "Information flow is continuous"],
  nextThoughtNeeded: true,
  // Optional: Mark as revision of earlier definition
  isRevision: false,
  // Optional: Indicate step needs recheck
  recheckStep: {
    stepToRecheck: "constraints",
    reason: "New capacity limitations discovered",
    newInformation: "System shows non-linear scaling"
  }
};

// Use with MCP client
const result = await client.callTool("shannonthinking", thought);

功能

• 迭代式问题解决：随着理解不断加深，支持修订和重新检查
• 灵活验证：将形式化证明与实验验证相结合
• 依赖关系跟踪：明确跟踪思路如何基于先前思路逐步展开
• 假设管理：要求清晰记录假设
• 置信度：量化每个步骤中的不确定性
• 丰富的反馈：提供带颜色编码、符号和验证结果的格式化控制台输出

开发

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run tests
npm test

# Watch mode during development
npm run watch

工具架构

该工具接受具有以下结构的思路：

interface ShannonThought {
  thought: string;
  thoughtType: "problem_definition" | "constraints" | "model" | "proof" | "implementation";
  thoughtNumber: number;
  totalThoughts: number;
  uncertainty: number; // 0-1
  dependencies: number[];
  assumptions: string[];
  nextThoughtNeeded: boolean;
  
  // Optional revision fields
  isRevision?: boolean;
  revisesThought?: number;
  
  // Optional recheck field
  recheckStep?: {
    stepToRecheck: ThoughtType;
    reason: string;
    newInformation?: string;
  };
  
  // Optional validation fields
  proofElements?: {
    hypothesis: string;
    validation: string;
  };
  experimentalElements?: {
    testDescription: string;
    results: string;
    confidence: number; // 0-1
    limitations: string[];
  };
  
  // Optional implementation fields
  implementationNotes?: {
    practicalConstraints: string[];
    proposedSolution: string;
  };
}

适用场景

这种思考模式尤其适用于：

• 复杂系统分析
• 信息处理问题
• 工程设计挑战
• 需要理论框架的问题
• 优化问题
• 需要实际实施的系统
• 需要迭代改进的问题
• 实验验证可补充理论的情况