mvpandey/cae

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49 stars 6 forks 品質 49 トレンド 13

Repository Install

MCTS分析、FastAPIバックエンド、および高度LMアプリケーションの構築のための非同期操作によるMCP対応AI会話エンジン

概要

- モンテ・カルロ・ツリー・サーチ(MCTS)を活用する、FastAPI バックエンドおよび MCP サーバーの生産準備が進んでおり、応答品質の向上のための会話パスをインテリジェントに探索および評価できます。 - 自動的にRedis、PostgreSQL/PGVector、およびPrometheusを規定する: - : [http://localhost:8000 (健康チェック、条件付きメトリック) - : [[http://localhost:8001/mcp/v1] - : localhost:6379 - : localhost:5432 - : [http://localhost:9090 - : [http://localhost:3000] (admin/admin) 高度な検索アルゴリズムを適用することで、LLM 応答の最適化を強化します。単一の応答を生成する代わりに、CAE は以下を使用します。 1. あらゆる会話のコンテキスト 2. 結果の予測 3. (感情的な知能, 説得力, 有用性) 4.

概要（AI 翻訳）

検索アルゴリズムを使用してLLM応答を最適化 - モンテカルロツリー検索(MCTS)を活用するプロダクション対応のFastAPIバックエンドとMCPサーバーをインテリジェントに探索し、応答品質を向上させるための会話パスを評価します。

コンテンツの表

クイックスタート(Docker Compose)
概要
建築
サービスモード及び使用法
クロードデスクトップの統合
手動セットアップ
開発
テスト
貢献
ロードマップ
ライセンス

クイックスタート(Docker Compose)

推奨インストール - Redis、PostgreSQL/PGVector、およびPrometheusの自動提供:

前提条件

ドック≥24.0
**Docker Compose v2 **

##One-Command セットアップ

取得する

-API バックエンド: [http://localhost:8000] (健康チェック、条件付きメトリック) -MCP Server:http://localhost:8001/mcp/v1

Redis Cache: [localhost:6379]
PostgreSQL/PGVector:[localhost:5432]

オプション監視([[T4]を追加)

プロメテウスメトリクス:[http://localhost:9090]
Grafana Dashboard: http://localhost:3000 (admin/admin)

##シャットダウン

概要

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

Conversational Analysis Engine (CAE)

Optimize LLM responses using search algorithms - A production-ready FastAPI backend and MCP server that leverages Monte Carlo Tree Search (MCTS) to intelligently explore and evaluate conversation paths for enhanced response quality.

Quick Start (Docker Compose)
Overview
Architecture
Service Modes & Usage
Claude Desktop Integration
Manual Setup
Development
Testing
Contributing
Roadmap
License

Quick Start (Docker Compose)

Recommended Installation - Automatically provisions Redis, PostgreSQL/PGVector, and Prometheus:

Prerequisites

Docker ≥ 24.0
Docker Compose v2

One-Command Setup

git clone https://github.com/yourusername/ConversationalAnalysisEngine
cd ConversationalAnalysisEngine
docker compose up --build

What You Get

API Backend: http://localhost:8000 (health checks, conditional metrics)
MCP Server: http://localhost:8001/mcp/v1 (conversation analysis)
Redis Cache: localhost:6379
PostgreSQL/PGVector: localhost:5432

Optional Monitoring (Add `--profile monitoring`)

docker compose --profile monitoring up --build

Prometheus Metrics: http://localhost:9090
Grafana Dashboard: http://localhost:3000 (admin/admin)

Shutdown

docker compose down -v

Overview

The Conversational Analysis Engine (CAE) enhances LLM response optimization by applying advanced search algorithms to conversation paths. Instead of generating single responses, CAE uses Monte Carlo Tree Search (MCTS) to:

Generate multiple response branches for any conversation context
Simulate conversation continuations to predict outcomes
Score paths based on goal-specific metrics (emotional intelligence, persuasiveness, helpfulness)
Select the optimal response through intelligent exploration

Dual Architecture:

FastAPI Backend: Production-ready API with health checks, metrics, and monitoring
MCP Server: Monte Carlo Tree Search optimization via Model Context Protocol

Architecture

GitHub で README 全文を見る

インストール

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "conversational-analysis-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "compose", "-f", "/path/to/ConversationalAnalysisEngine/docker-compose.yml", 
        "up", "mcp", "--build"
      ],
      "env": {
        "LLM_API_KEY": "your_openai_api_key"
      }
    }
  }
}