项目简介

ReasonSuite是一个Model Context Protocol (MCP) 服务器，它将多种结构化思考工具、规划路由器、可重用Prompt模板和参考资源打包在一个可执行文件中。它旨在为LLM（大型语言模型）提供一个强大的后端，使其能够以系统化、逻辑化的方式解决问题，生成高质量的推理成果，如辩证报告、苏格拉底式提问树、因果循环图或Z3约束解决方案。

主要功能点

路由器驱动的规划: 'reasoning.router.plan' 工具能够根据问题类型，智能地规划一系列推理模式（如辩证、苏格拉底、溯因、系统思考等），帮助LLM按步骤解决多阶段问题。
全面的推理工具: 提供了辩证分析、苏格拉底式提问、溯因假设生成、系统思维建模、红蓝挑战、类比映射、约束求解、发散收敛合成、自我解释和沙盒代码执行等多种工具，每种工具都返回结构化的JSON结果。
元选择助手: 'reasoning.selector' 工具能根据请求内容，推荐最适合的下一推理模式和相关联的逻辑法则（如奥卡姆剃刀、波普尔证伪等）。
逻辑法则应用: 'razors.apply' 工具允许LLM对候选解释应用多种逻辑法则，如奥卡姆/MDL、贝叶斯奥卡姆、萨根标准、希钦斯剃刀、汉隆剃刀和波普尔证伪，以评估和筛选方案。
Prompt模板: 为每个工具系列预注册了MCP Prompt模板，LLM客户端可以直接使用这些模板来驱动交互，而无需直接调用工具。
嵌入式资源: 通过MCP资源提供了快速参考文档，如各种逻辑法则的说明、系统思维速查表和约束DSL（领域特定语言）指南，方便LLM在需要时查阅。
Z3支持的约束DSL: 支持通过JSON定义约束问题，并利用Z3求解器进行解决或优化，返回结构化的模型结果。

安装步骤

ReasonSuite是基于Node.js开发的，您需要安装Node.js（推荐版本 ≥ 18）。

安装项目依赖： 打开您的终端或命令行工具，导航到您希望存放项目的目录，然后执行以下命令：
```
npm install
```
构建项目： 依赖安装完成后，运行构建命令生成可执行文件：
```
npm run build
```

运行服务器： 您可以通过以下两种方式启动ReasonSuite MCP服务器：

临时运行 (推荐):
```
npx reasonsuite
```

已安装包运行: 如果通过 'npm install -g reasonsuite' 全局安装，或在项目内直接使用：

./bin/reasonsuite # 或者在全局安装后直接运行 'reasonsuite' 命令

服务器配置 (MCP客户端使用)

MCP客户端（如Cursor或Claude Desktop）需要知道如何启动ReasonSuite服务器。以下是一个常见的JSON配置示例，请根据您使用的MCP客户端的文档进行调整：

{
  "mcpServers": {
    "reasonsuite": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "reasonsuite"],
      "env": { "MCP_TRANSPORT": "stdio" }
    }
  }
}

server name (reasonsuite): 您为该MCP服务器定义的名称，客户端将用此名称来引用它。
command (npx): 启动服务器的命令，这里使用 'npx' 来临时执行 'reasonsuite' 包。
args (["-y", "reasonsuite"]): 传递给 'npx' 命令的参数，'-y' 自动确认安装，'reasonsuite' 是要运行的包名。
env ({"MCP_TRANSPORT": "stdio"}): 环境变量设置，'MCP_TRANSPORT' 定义了服务器与客户端通信的协议。'stdio' 是默认的命令行标准输入/输出协议，适合大多数桌面客户端。

可选的HTTP传输协议配置： 如果您希望通过HTTP协议连接（例如，服务器在远程机器上运行），可以这样配置：

{
  "mcpServers": {
    "reasonsuite-http": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "reasonsuite"],
      "env": { "MCP_TRANSPORT": "http", "PORT": "3333" }
    }
  }
}

PORT (3333): 服务器将监听的端口号。请确保该端口未被占用。

基本使用方法

一旦ReasonSuite MCP服务器启动并配置在您的MCP客户端中，LLM就可以开始使用其提供的推理工具了。

连接客户端: 确保您的MCP客户端已成功连接到ReasonSuite服务器。
列出可用工具/Prompt: LLM客户端可以通过MCP协议请求服务器列出所有可用的工具、Prompt模板和资源。
调用工具/Prompt: LLM可以根据其任务需求，调用ReasonSuite提供的各种推理工具或使用预设的Prompt模板。例如：
- 进行规划: 'reasoning.router.plan' 工具可以帮助LLM为复杂的任务生成多步骤的推理计划。
- 澄清问题: 'socratic.inquire' 工具可以生成一系列苏格拉底式问题，帮助LLM深入理解和澄清问题范围、假设和证据。
- 生成假设: 'abductive.hypothesize' 工具可以为LLM生成多个解释性假设，并进行初步评分。
- 应用逻辑法则: 在生成假设后，LLM可以使用 'razors.apply' 工具来筛选和优化这些假设。
- 解决约束问题: 'constraint.solve' 工具可以处理LLM提供的数学或逻辑约束问题。
接收JSON结果: 每个工具都会返回严格的JSON格式输出，LLM可以解析这些输出以继续其推理或生成最终答案。

ReasonSuite为LLM提供了一个强大的推理框架，让LLM能够更好地处理需要结构化思考和逻辑分析的任务。

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主要功能点

安装步骤

服务器配置 (MCP客户端使用)

基本使用方法

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