ASR Graph of thoughts (GoT) Model Context Protocol Server
一句话定位：用图结构升级 AI 推理，让复杂问题的拆解路径更清晰，专为科研与决策场景设计。
它能接什么
该 MCP Server 主要面向「图结构思维链（Graph of thoughts）」类推理工作流，适合把一个大型问题拆成多个相互关联的子问题，再把中间结果汇成图节点继续推导。常见对接方式包括：
- 本地大模型（通过 Ollama、vLLM 或其它本地推理服务暴露的 OpenAI 兼容接口）；
- 云端模型服务（OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Google Vertex 等标准 API）；
- 支持结构化输出（JSON / Function Calling / Tool Use）的对话模型，便于把节点、边、子任务写成可解析字段。
是否需要密钥
是否需要密钥完全取决于你选择的「上游模型」：如果走本地 Ollama 等开源模型，通常无需任何 token，只填本地 API 地址即可；如果走 OpenAI、Anthropic、Azure 这类云服务，则必须在客户端环境变量中配置对应的 API Key。MCP Server 本身不内置账户体系，也不会替你保管密钥，请直接在启动命令或 .env 中注入，并在前端调用时确保鉴权链路通畅。具体字段名（如 ASR_GOT_API_KEY、LLM_API_KEY 等）请以官方仓库 README 为准。
典型使用场景
文献综述拆解、假设推演、实验设计比较、多步骤科研决策等，都可以借助它把思考过程显式建模为有向图，便于回溯、可视化与复用。