关键词

问题解决认知框架莲花智慧AI工具辅助思考

本项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器端应用，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供一套独特的工具，用于通过莲花智慧框架进行问题分析和深入思考。

项目简介

Lotus Wisdom MCP Server 将源自“莲花操作系统”提示工程的认知框架转化为标准化的MCP工具。它允许LLM以结构化的方式，利用莲花智慧的不同面向（如善巧方便、非二元认知、元认知等）来分解复杂问题，引导一个有层次、有深度的思考过程。服务器端负责处理思考步骤的逻辑、验证输入以及维护思考旅程的状态。

主要功能点

  • 提供 Lotus Wisdom 工具： 暴露一个名为 'lotuswisdom' 的MCP工具，供LLM调用，以驱动基于莲花智慧的思考流程。
  • 结构化思考过程： 支持通过不同的“标签”（tag）来标记思考步骤，每个标签代表框架中的一种认知技术或阶段。
  • 思考过程追踪： 记录并反馈当前的思考步骤编号、总步数估计，以及整个思考过程中标签和智慧领域（Wisdom Domain）的“旅程”路径，帮助LLM感知和引导思考进度。
  • 支持冥想暂停： 特殊的 'meditate' 标签允许模拟思考中的暂停，为洞察留出空间。
  • 服务器端可视化（可选）： 在服务器控制台输出中，提供带有颜色和符号的格式化思考步骤，方便开发者调试和跟踪。
  • 状态管理： 服务器内部管理当前的思考流程状态，确保步骤的连续性和完整性。
  • 提供旅程摘要工具： 额外的 'lotuswisdom_summary' 工具允许查询当前思考旅程的概览。

安装步骤

本项目依赖于 Node.js 和 npm。

  1. 安装 Node.js 和 npm： 如果您的系统中没有安装，请先访问 Node.js 官网 下载安装。
  2. 安装服务器： 可以通过 npm 全局安装或使用 npx 直接运行。
    • 使用 npx（推荐，无需提前安装）：'npx lotus-wisdom-mcp'
    • 通过 npm 全局安装：'npm install -g lotus-wisdom-mcp' 然后运行 'lotus-wisdom-mcp'
  3. 使用 Docker： 如果您有 Docker 环境，也可以构建并运行 Docker 镜像。
    • 构建镜像：'docker build -t lotus-wisdom-mcp -f Dockerfile .'
    • 运行容器（'-i' 参数表示交互模式，使容器可以通过 stdin/stdout 与 MCP 客户端通信）：'docker run --rm -i lotus-wisdom-mcp'

服务器配置 (供MCP客户端使用)

MCP客户端（如 Claude Desktop）需要配置如何启动并连接到此MCP服务器。配置信息通常存储在客户端的配置文件中（例如 Claude Desktop 的 'claude_desktop_config.json'）。

您需要在客户端的MCP服务器配置列表（通常是一个名为 'mcpServers' 的JSON对象）中添加一个新的条目，例如命名为 '"lotus-wisdom"'。这个条目需要指定服务器的启动方式，通常通过 'command' 和 'args' 两个键来完成。

以下是几种可能的配置方式的描述（请根据您的实际安装方式选择）：

  • 使用 npx 启动 (推荐):

    • 'command': '"npx"'
    • 'args': '["-y", "lotus-wisdom-mcp"]'
    • （说明：'-y' 参数表示自动同意安装包）

  • 使用 npm 全局安装后启动:

    • 'command': '"lotus-wisdom-mcp"'
    • 'args': '[]'

  • 使用 Docker 镜像启动:

    • 'command': '"docker"'
    • 'args': '["run", "--rm", "-i", "lotus-wisdom-mcp"]'
    • （说明：'--rm' 退出时自动删除容器，'-i' 启用交互模式）

  • 通过 mcp-remote 连接远程服务器 (如果已部署):

    • 'command': '"npx"'
    • 'args': '["mcp-remote", "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/sse"]'
    • （说明：这需要远程服务器 'https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/sse' 正在运行，并且可能涉及额外的认证流程，如OAuth。）

配置完成后，重启您的MCP客户端即可发现并使用该服务器提供的工具。

基本使用方法

一旦在MCP客户端中配置并连接成功，LLM就可以识别并调用 'lotuswisdom' 工具了。用户与LLM进行自然对话，当问题需要深入分析时，LLM会根据内置逻辑或通过工具调用指导，决定何时以及如何调用 'lotuswisdom' 工具。

  1. 用户提出一个复杂问题或需要深入思考的主题。
  2. LLM识别到需要运用 'lotuswisdom' 工具。
  3. LLM构造一个工具调用请求，指定 'lotuswisdom' 工具，并填充参数，例如：
    • 'tag': 选择合适的莲花智慧标签（如 "open", "examine", "direct", "integrate" 等）。
    • 'content': 当前思考步骤的具体内容。
    • 'stepNumber': 当前步骤是第几步。
    • 'totalSteps': 预估总共需要的步骤数。
    • 'nextStepNeeded': 是否还需要进行下一个思考步骤（通常在最终输出前为 true）。
    • 可选参数：'isMeditation' (如果当前是冥想步骤), 'meditationDuration' (冥想时长)。
  4. MCP客户端将此请求发送给 Lotus Wisdom MCP Server。
  5. 服务器处理请求，验证参数，维护思考状态，并在服务器控制台输出格式化的思考步骤（如果启用调试）。
  6. 服务器将处理结果（包含状态、当前标签、思考旅程等信息）返回给MCP客户端。
  7. LLM接收到服务器的响应，根据响应中的状态和信息决定下一步行动。如果服务器返回状态表明需要更多步骤，LLM会根据响应指导构造下一个工具调用请求；如果服务器返回状态表明“智慧已准备好”（'WISDOM_READY'），LLM会停止工具调用，并利用之前通过工具获得的思考过程和洞察，组织并生成最终的用户响应。
  8. 用户最终看到的是LLM整合思考过程后给出的答案。'lotuswisdom' 工具负责的是思考过程本身，最终的语言表达由LLM完成。

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AI与计算

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