TSP MCP Server

TSP MCP 服务

用于解决旅行商问题（TSP）的模型上下文协议（MCP）服务。此服务提供经过优化的算法，用于查找经过一组城市的最短路线，让你可以通过与 Claude Desktop 的自然语言交互轻松解决 TSP 问题。

功能

• 🚀 多种算法：对小规模实例（≤10 个城市）使用动态规划，对更大规模的实例使用最近邻 + 2-opt 启发式算法
• 🎯 最优解：保证小规模问题的解为最优解，并为更大规模的问题提供高质量解
• 🏙️ 命名城市：支持仅输入坐标或输入命名城市
• 📏 距离计算：计算自定义路线的距离
• 🔄 多个起点：测试多个起点，以找到更好的解
• 📊 可视化呈现：生成精美的 TSP 路线和解的 SVG 可视化图
• 🎨 可自定义的可视化效果：可调整画布大小、颜色、标签和样式选项

安装

前置条件

• Node.js（版本 18 或更高）
• npm 或 yarn
• Claude Desktop 应用程序

方法 1：从 npm 安装（即将推出）

npm install -g tsp-mcp-server

方法 2：从 GitHub 安装

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/yourusername/tsp-mcp-server.git
cd tsp-mcp-server

2. 安装依赖项：

npm install

3. 构建项目：

npm run build

4. 全局链接（可选）：

npm link

集成 Claude Desktop

若要将此 MCP 服务与 Claude Desktop 一起使用，请将以下配置添加到 Claude Desktop 设置中：

macOS

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "tsp-mcp-server": {
      "command": "/usr/local/bin/node",
      "args": ["/absolute/path/to/tsp-mcp-server/dist/index.js"],
      "cwd": "/absolute/path/to/tsp-mcp-server",
      "env": {
        "PATH": "/Users/yourusername/Library/Python/3.8/bin:/opt/homebrew/bin:/opt/homebrew/sbin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin"
      }
    }
  }
}

重要：将 /absolute/path/to/tsp-mcp-server 替换为你克隆仓库的实际路径（例如，/Users/yourusername/Cursor/tsp-mcp-server）。

Windows

编辑 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "tsp-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\absolute\\path\\to\\tsp-mcp-server\\dist\\index.js"],
      "cwd": "C:\\absolute\\path\\to\\tsp-mcp-server"
    }
  }
}

测试连接

更新配置后：

1. 完全重启 Claude Desktop（退出后重新打开）
2. 在新对话中测试连接：

   Can you solve this TSP problem: cities at (0,0), (1,1), (2,0)?
   

3. 如果服务没有响应，请在 Claude Desktop 的开发者控制台中检查错误

故障排除

• 找不到服务：检查配置中的绝对路径
• 找不到 Node.js：使用 node 的完整路径（macOS 上为 /usr/local/bin/node）
• 权限问题：确保 dist/index.js 文件可执行
• 构建未更新：修改源代码后运行 npm run build

使用示例

与 Claude Desktop 集成后，你可以使用自然语言解决 TSP 问题：

基本 TSP 问题

"I have 5 cities at these coordinates: (0,0), (1,2), (3,1), (2,4), (4,3). 
What's the shortest route to visit all cities and return to the starting point?"

命名城市

"Find the optimal delivery route for these locations:
- Seoul: (37.5665, 126.9780)
- Busan: (35.1796, 129.0756)  
- Incheon: (37.4563, 126.7052)
- Daegu: (35.8714, 128.6014)
- Daejeon: (36.3504, 127.3845)"

路线距离计算

"Calculate the total distance if I visit cities in this order: 0 → 2 → 1 → 3 → 4
Cities are at: (0,0), (1,2), (3,1), (2,4), (4,3)"

🎨 TSP 解的可视化

"Solve the TSP for these 4 cities and create an image visualization: 
(0,0), (5,3), (2,7), (8,1)"

"Create a dark-themed visualization of this route through Seoul, Busan, and Incheon"

"Show me a 1000x800 pixel colorful visualization of the optimal route through these delivery points"

可用工具

此服务提供五种强大的工具：

1. solve_tsp

根据具有 x、y 坐标的城市求解 TSP。

输入：

{
  "cities": [
    {"x": 0, "y": 0},
    {"x": 1, "y": 2},
    {"x": 3, "y": 1}
  ]
}

2. solve_tsp_with_names

根据具有坐标的命名城市求解 TSP。

输入：

{
  "cities": [
    {"name": "Seoul", "x": 37.5665, "y": 126.9780},
    {"name": "Busan", "x": 35.1796, "y": 129.0756},
    {"name": "Incheon", "x": 37.4563, "y": 126.7052}
  ]
}

3. calculate_route_distance

计算指定路线的总距离。

输入：

{
  "cities": [
    {"x": 0, "y": 0},
    {"x": 1, "y": 2},
    {"x": 3, "y": 1}
  ],
  "route": [0, 2, 1]
}

4. 🖼️ visualize_tsp_route

生成 TSP 路线的高质量 PNG 图像。

功能：

• 🔴 使用带索引编号的红色圆圈表示城市
• 🔵 使用蓝色线条表示路线连接
• 📝 显示城市标签及访问顺序
• 📏 显示总距离
• 🎨 多种样式主题
• ⚡ 即时生成图像文件

输入：

{
  "cities": [
    {"x": 0, "y": 0, "name": "Start"},
    {"x": 5, "y": 3, "name": "Middle"},
    {"x": 2, "y": 7, "name": "End"}
  ],
  "route": [0, 1, 2],
  "options": {
    "width": 1000,
    "height": 800,
    "showLabels": true,
    "showDistance": true,
    "style": "dark"
  }
}

5. 🚀 solve_and_visualize_tsp

一步完成 TSP 求解并生成精美的图像可视化效果，是终极 TSP 工具！

功能：

• ⚡ 一步完成求解和可视化
• 🧠 自动选择算法（DP 或启发式算法）
• 📊 详细的解分析
• 🖼️ 生成专业的 PNG 图像
• 📋 全面的路线信息
• 🎨 可自定义的样式主题

输入：

{
  "cities": [
    {"x": 0, "y": 0, "name": "Warehouse"},
    {"x": 5, "y": 3, "name": "Store A"},
    {"x": 2, "y": 7, "name": "Store B"},
    {"x": 8, "y": 1, "name": "Store C"}
  ],
  "options": {
    "width": 800,
    "height": 600,
    "showLabels": true,
    "showDistance": true,
    "style": "modern"
  }
}

算法

动态规划（Held-Karp）

• 适用范围：城市数 ≤10 的问题
• 时间复杂度：O(n²2ⁿ)
• 空间复杂度：O(n2ⁿ)
• 保证：最优解

最近邻 + 2-opt

• 适用范围：城市数 >10 的问题
• 时间复杂度：2-opt 改进为 O(n³)
• 方法：
  1. 使用最近邻算法尝试多个起点
  2. 使用 2-opt 局部搜索改进每个解
  3. 返回找到的最佳解

开发

在开发模式下运行

npm run dev

测试服务

你可以直接测试服务：

echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"}' | node dist/index.js

构建

npm run build

贡献

1. Fork 此代码库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
5. 发起 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 使用 Model Context Protocol SDK 构建
• 实现了经过调整、适用于实际场景的经典 TSP 算法
• 灵感来自对易用优化工具的需求

🎨 TSP MCP 服务的可视化

TSP MCP 服务提供高质量 PNG 图像可视化：

🖼️ 基于图像的可视化

• 技术：HTML5 Canvas + Node.js Canvas 库
• 实现：ImageTSPVisualizer 类（src/image-visualizer.ts）
• 输出：保存为 PNG 图像文件后自动打开
• 优点：
  • 高质量光栅图像
  • 支持多种样式主题
  • 支持发光效果等高级图形效果
  • 无需外部依赖即可独立运行
  • 无需 Claude artifacts，即可立即生成系统文件

支持的样式主题：

'modern'   // 기본 - 흰 배경, 빨간 도시, 파란 경로
'dark'     // 어두운 테마 - 검은 배경, 밝은 색상
'minimal'  // 미니멀 - 회색톤 단순한 디자인
'colorful' // 컬러풀 - 다채로운 색상 조합

🎯 可视化使用方法

求解 TSP + 可视化（推荐）

{
  "name": "solve_and_visualize_tsp",
  "arguments": {
    "cities": [{"x": 0, "y": 0}, {"x": 5, "y": 3}],
    "options": {
      "style": "dark",
      "width": 1200,
      "height": 800
    }
  }
}

可视化现有路径

{
  "name": "visualize_tsp_route", 
  "arguments": {
    "cities": [{"x": 0, "y": 0}, {"x": 5, "y": 3}],
    "route": [0, 1],
    "options": {
      "style": "minimal"
    }
  }
}