guru-pk-mcp

# Guru-PK MCP 智能专家辩论系统 基于本地MCP（Model Context Protocol）的AI专家辩论系统，采用**动态专家生成架构**，根据问题而智能的创建最适合的专家组合进行多轮智慧碰撞。 ## ✨ 核心特色 - 🏭 **动态专家生成** - 完全问题驱动，每次生成专属专家组合 - 🌟 **无限专家池** - 突破固定专家限制，支持任意领域的专家生成 - 🔄 **多轮PK流程** - 独立思考 → 交叉辩论 → 最终立场 → 智慧综合 - 🎨 **塔夫特风格信息图** - 将专家辩论转化为严格遵循数据可视化大师爱德华·塔夫特设计原则的单页动态信息图 - 🤖 **智能分工架构** - MCP Host端LLM负责智能分析，MCP Server端提供流程指导 ## 🌐 在线演示 **👉 [查看信息图演示](https://mitsudoai.github.io/guru-pk-mcp/)** 这个网页展示了使用本MCP工具创建的塔夫特风格动态信息图，直观展现了专家辩论系统的强大功能。 ## 🚀 快速安装 ### 1. 安装依赖 **方式一：使用安装脚本（推荐）** **macOS/Linux:** ```bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ``` **Windows:** ```powershell powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" ``` **方式二：使用 pip 安装（适用于所有平台）** ```bash pip install uv ``` **方式三：下载安装包** 从 [UV Releases](https://github.com/astral-sh/uv/releases) 页面下载对应平台的安装包 ### 2. 配置MCP客户端 **推荐方式：从PyPI安装** ```json { "mcpServers": { "guru-pk": { "command": "uvx", "args": ["--from", "guru-pk-mcp", "guru-pk-mcp-server"], "env": { "DATA_DIR": "~/.guru-pk-data" // macOS/Linux: ~/目录, Windows: %USERPROFILE%目录 } } } } ``` > **更新说明**: > > - 当需要更新`guru-pk-mcp`到最新版本时，请执行命令： > > ```bash > uvx pip install --upgrade guru-pk-mcp > ``` > > - 此命令会从PyPI获取并安装最新发布的版本 > - 如果遇到缓存问题，可以强制刷新： > > ```bash > uvx --refresh-package guru-pk-mcp --from guru-pk-mcp python -c "print('✅ UVX缓存已刷新')" > ``` > > **注意**: > > - macOS用户可能需要使用完整路径：`/Users/{用户名}/.local/bin/uvx` > - Windows用户：`~`会自动解析为用户主目录（如 `C:\Users\{用户名}`），无需手动修改 **开发方式：从源码安装** ```json { "mcpServers": { "guru-pk": { "command": "uvx", "args": ["--from", "/path/to/guru-pk-mcp", "guru-pk-mcp-server"], "env": { "DATA_DIR": "~/.guru-pk-data" // macOS/Linux: ~/目录, Windows: %USERPROFILE%目录 } } } } ``` > **本地开发说明**: > > - 对于本地开发场景，如需刷新uvx缓存，请使用`make refresh-uvx` > - 此命令强制UVX重新安装本地包，确保使用最新的代码更改 ## 使用入门 重启MCP客户端，输入 `guru_pk_help` 获取帮助，或直接提问开始专家辩论！ ```javascript // 1…