MMCPMarkets
MC

mvpandey/cae

Developer tools

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

49 stars 6 forks Качество 49 Тренд 13
Repository Install

Диалоговый движок AI с поддержкой MCP с анализом MCTS, бэкэндом FastAPI и операциями асинхронизации для создания передовых приложений LLM

Обзор

Готовый к производству сервер FastAPI и MCP, который использует поиск дерева Монте-Карло (MCTS) для интеллектуального изучения и оценки путей разговора для повышения качества ответа. - Автоматические положения Redis, PostgreSQL/PGVector и Prometheus: - http://localhost:8000 (проверки здоровья, условные метрики) - : http://localhost:8001/mcp/v1 (разговорный анализ) - : localhost:6379 - : localhost:5432 - [[Т2]] - : [[Т3]] (админ/админ) Улучшает оптимизацию ответов LLM, применяя передовые алгоритмы поиска к путям разговора. Вместо генерации единичных ответов CAE использует: 1. для любого разговорного контекста 2. предсказывать исходы 3. (эмоциональный интеллект, убедительность, полезность) 4.

Обзор (машинный перевод)

Оптимизируйте ответы LLM с использованием алгоритмов поиска ** - готовый к производству сервер FastAPI и MCP, который использует поиск дерева Монте-Карло (MCTS) для интеллектуального изучения и оценки путей разговора для повышения качества ответа.

Таблица содержимого

Быстрый старт (Docker Compose)

  • Обзор
  • Архитектура
  • Режимы обслуживания и использование Интеграция Claude Desktop
  • Ручная настройка
  • Развитие
  • Тестирование
  • Вклад
  • Дорожная карта
  • Лицензия

Быстрый старт (Docker Compose)

** Рекомендуемая установка** - автоматические положения Redis, PostgreSQL/PGVector и Prometheus:

Предпосылки

Docker ≥ 24.0 Docker Compose v2

Однокомандная настройка

Что вы получаете

API Backend: http://localhost:8000 (проверки здоровья, условные показатели) MCP Server: http://localhost:8001/mcp/v1 (разговорный анализ) Redis Cache: localhost:6379

  • PostgreSQL/PGVector: localhost:5432

Опциональный мониторинг (Добавить --profile monitoring)

Метрика Прометея: [[Т5]] Grafana Dashboard: http://localhost:3000 (admin/admin)

###Отключение

Обзор

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

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.

Table of Contents

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:

  1. Generate multiple response branches for any conversation context
  2. Simulate conversation continuations to predict outcomes
  3. Score paths based on goal-specific metrics (emotional intelligence, persuasiveness, helpfulness)
  4. 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

Открыть полный README на GitHub

Установка

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

Open the repository installation guide Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →

Конфигурация

{ "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" } } } }