草案链（CoD）MCP 服务器

概述

该 MCP 服务器实现了研究论文《Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less》中描述的 Chain of Draft (CoD) 推理方法。CoD 是一种新颖的范式，它允许 LLM 在解决任务时生成简洁但信息丰富的中间推理输出，从而显著减少 token 的使用，同时保持准确性。

Related MCP server: Visum Thinker MCP Server

主要优点

• 效率：显著减少代币使用量（仅为标准 CoT 的 7.6%）

• 速度：由于生成时间较短，响应速度更快

• 节省成本：降低 LLM 调用的 API 成本

• 保持精度：与 CoT 相比，精度相似甚至更高

• 灵活性：适用于各种推理任务和领域

特征

1. 草案实施的核心链

   • 简洁的推理步骤（通常 5 个字或更少）

   • 格式强制执行

   • 答案提取

2. 性能分析

   • 代币使用情况追踪

   • 解决方案准确性监控

   • 执行时间测量

   • 特定领域的性能指标

3. 自适应字数限制

   • 自动复杂度评估

   • 动态调整字数限制

   • 特定领域校准

4. 综合示例数据库

   • CoT 到 CoD 的转换

   • 特定领域的示例（数学、代码、生物、物理、化学、谜题）

   • 基于问题相似度的示例检索

5. 格式执行

   • 后期处理以确保遵守字数限制

   • 台阶结构保存

   • 依从性分析

6. 混合推理方法

   • 自动选择 CoD 和 CoT

   • 特定领域优化

   • 基于历史绩效的选择

7. OpenAI API 兼容性

   • 标准 OpenAI 客户端的直接替代品

   • 支持完成和聊天界面

   • 轻松集成到现有工作流程中

设置和安装

先决条件

• Python 3.10+（用于 Python 实现）

• Node.js 18+（用于 JavaScript 实现）

• 人类学 API 密钥

Python 安装

1. 克隆存储库

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 在.env文件中配置 API 密钥：

   ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

4. 运行服务器：

   python server.py

JavaScript 安装

1. 克隆存储库

2. 安装依赖项：

   npm install

3. 在.env文件中配置 API 密钥：

   ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

4. 运行服务器：

   node index.js

Claude 桌面集成

与 Claude Desktop 集成：

1. 从claude.ai/download安装 Claude Desktop

2. 创建或编辑 Claude Desktop 配置文件：

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

3. 添加服务器配置（Python版本）：

   {
    "mcpServers": {
    "chain-of-draft": {
    "command": "python3",
    "args": ["/absolute/path/to/cod/server.py"],
    "env": {
    "ANTHROPIC_API_KEY": "your_api_key_here"
    }
    }
    }
   }

   或者对于 JavaScript 版本：

   {
    "mcpServers": {
    "chain-of-draft": {
    "command": "node",
    "args": ["/absolute/path/to/cod/index.js"],
    "env": {
    "ANTHROPIC_API_KEY": "your_api_key_here"
    }
    }
    }
   }

4. 重启Claude桌面

您还可以使用 Claude CLI 添加服务器：

# For Python implementation
claude mcp add chain-of-draft -e ANTHROPIC_API_KEY="your_api_key_here" "python3 /absolute/path/to/cod/server.py"

# For JavaScript implementation
claude mcp add chain-of-draft -e ANTHROPIC_API_KEY="your_api_key_here" "node /absolute/path/to/cod/index.js"

可用工具

Chain of Draft 服务器提供以下工具：

开发人员使用情况

Python客户端

如果您想在 Python 代码中直接使用 Chain of Draft 客户端：

from client import ChainOfDraftClient

# Create client 
cod_client = ChainOfDraftClient()

# Use directly
result = await cod_client.solve_with_reasoning(
 problem="Solve: 247 + 394 = ?",
 domain="math"
)

print(f"Answer: {result['final_answer']}")
print(f"Reasoning: {result['reasoning_steps']}")
print(f"Tokens used: {result['token_count']}")

JavaScript 客户端

对于 JavaScript/Node.js 应用程序：

import { Anthropic } from "@anthropic-ai/sdk";
import dotenv from "dotenv";

// Load environment variables
dotenv.config();

// Create the Anthropic client
const anthropic = new Anthropic({
 apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});

// Import the Chain of Draft client
import chainOfDraftClient from './lib/chain-of-draft-client.js';

// Use the client
async function solveMathProblem() {
 const result = await chainOfDraftClient.solveWithReasoning({
 problem: "Solve: 247 + 394 = ?",
 domain: "math",
 max_words_per_step: 5
 });
 
 console.log(`Answer: ${result.final_answer}`);
 console.log(`Reasoning: ${result.reasoning_steps}`);
 console.log(`Tokens used: ${result.token_count}`);
}

solveMathProblem();

实现细节

该服务器有 Python 和 JavaScript 两种实现，均由几个集成组件组成：

Python 实现

1. AnalyticsService ：跟踪不同问题领域和推理方法的性能指标

2. ComplexityEstimator ：分析问题以确定适当的字数限制

3. ExampleDatabase ：管理和检索示例，将 CoT 示例转换为 CoD 格式

4. FormatEnforcer ：确保推理步骤符合字数限制

5. ReasoningSelector ：根据问题特征在 CoD 和 CoT 之间进行智能选择

JavaScript 实现

1. analyticsDb ：用于跟踪性能指标的内存数据库

2. complexityEstimator ：分析问题以确定复杂性和适当的字数限制

3. formatEnforcer ：确保推理步骤符合字数限制

4. reasoningSelector ：根据问题特征和历史表现自动在 CoD 和 CoT 之间进行选择

两种实现都遵循相同的核心原则并提供相同的 MCP 工具，使得它们在大多数用例中可以互换。

执照

该项目是开源的，并根据 MIT 许可证提供。

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
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• Reddit Discussion
Related Servers

Tools

• analyze_problem_complexityC
• chain_of_draft_solveC
• code_solveC
• get_performance_statsC
• get_token_reductionB
• logic_solveC
• math_solveC