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决策框架服务器

一个提供结构化决策分析框架的服务，支持多种决策方法，帮助用户系统性地评估选项、权衡标准并处理不确定性。

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使用说明

决策框架MCP服务器

动机

语言模型经常在结构化决策方面遇到困难，特别是在涉及多个选项、不确定的结果和复杂的价值权衡时。当前型号经常：

  1. 未能系统地列举所有可用选项
  2. 对结果概率做出不一致的判断
  3. 期权评估中的偏好和概率冲突
  4. 没有系统地识别和权衡决策标准
  5. 建议中未考虑风险承受能力
  6. 错过收集额外信息的机会

决策框架服务器通过为决策分析提供结构化框架来解决这些局限性。通过将决策过程外部化，模型可以提供更严格、透明和个性化的决策支持。

技术规范

工具接口

interface Option {
  id: string;
  name: string;
  description: string;
}

interface Outcome {
  id: string;
  description: string;
  probability: number; // 0.0-1.0
  optionId: string;
  value: number; // Utility value, can be positive or negative
  confidenceInEstimate: number; // 0.0-1.0
}

interface Criterion {
  id: string;
  name: string;
  description: string;
  weight: number; // 0.0-1.0, with all weights summing to 1.0
  evaluationMethod: "quantitative" | "qualitative" | "boolean";
}

interface CriterionEvaluation {
  criterionId: string;
  optionId: string;
  score: number; // 0.0-1.0 for normalized scores
  justification: string;
}

interface InformationGap {
  description: string;
  impact: number; // 0.0-1.0, how much it affects the decision
  researchMethod: string;
}

interface DecisionAnalysisData {
  // Core decision elements
  decisionStatement: string;
  options: Option[];
  criteria?: Criterion[];
  criteriaEvaluations?: CriterionEvaluation[];
  possibleOutcomes?: Outcome[];
  informationGaps?: InformationGap[];
  
  // Decision context
  stakeholders: string[];
  constraints: string[];
  timeHorizon: string;
  riskTolerance: "risk-averse" | "risk-neutral" | "risk-seeking";
  
  // Analysis results
  expectedValues?: Record<string, number>; // optionId -> expected value
  multiCriteriaScores?: Record<string, number>; // optionId -> weighted score
  sensitivityInsights?: string[];
  recommendation?: string;
  
  // Process metadata
  decisionId: string;
  analysisType: "expected-utility" | "multi-criteria" | "maximin" | "minimax-regret" | "satisficing";
  stage: "problem-definition" | "options" | "criteria" | "evaluation" | "analysis" | "recommendation";
  iteration: number;
  
  // Next steps
  nextStageNeeded: boolean;
  suggestedNextStage?: string;
}

工艺流程

sequenceDiagram
    participant Model
    participant DecServer as Decision Framework Server
    participant State as Decision State
    
    Model->>DecServer: Define decision problem
    DecServer->>State: Store problem definition
    DecServer-->>Model: Return decision state
    
    Model->>DecServer: Enumerate options
    DecServer->>State: Store available options
    DecServer-->>Model: Return updated state
    
    Model->>DecServer: Define evaluation criteria
    DecServer->>State: Store criteria with weights
    DecServer-->>Model: Return updated state
    
    Model->>DecServer: Evaluate options against criteria
    DecServer->>State: Store evaluations, calculate scores
    DecServer-->>Model: Return updated state with scores
    
    Model->>DecServer: Add outcome probabilities
    DecServer->>State: Store outcomes, calculate expected values
    DecServer-->>Model: Return updated state with expected values
    
    Model->>DecServer: Generate recommendation
    DecServer->>State: Store recommendation with justification
    DecServer-->>Model: Return final decision analysis

主要特点

1.结构化决策制定

服务器强制执行明确的问题定义：

  • 决策陈述：决定的明确框架
  • 选项：全面列举备选方案
  • 约束条件：明确可行方案的界限
  • 利益相关方：谁受到该决定的影响

2.多方法决策分析

服务器支持各种决策框架：

  • 预期效用：概率×值计算
  • 多准则分析：跨标准加权评分
  • 最大值/最大值：关注最坏/最好的结果
  • 最小最大遗憾：最大限度地减少潜在的遗憾
  • 满意选择：寻找符合最低门槛的选项

3.概率与值分离

服务器对以下内容进行了明确区分：

  • 概率评估：结果的可能性
  • 价值判断：结果的可取性
  • 置信水平：估计数的确定性

4.信息价值分析

服务器标识：

  • 信息差距：我们不知道什么
  • 研究价值：值得收集更多信息
  • 决策稳健性：建议对假设有多敏感

5.视觉表现

服务器将决策分析可视化：

  • 预期效用分析的决策树
  • 用于多准则分析的热图
  • 显示变化如何影响建议的敏感性图

使用示例

个人决策支持

对于重大的生活决策（职业、教育、搬迁），该模型可以构建选项、标准和不确定性，以提供个性化的指导。

商业策略

在评估业务计划时，该模型可以通过明确的因素权重分析多个标准的选项。

风险管理

对于具有重大不确定性的决策，该模型可以提供具有置信区间的期望值计算。

政策分析

在评估政策选择时，该模型可以系统地考虑不同利益相关者的影响。

实施

服务器使用TypeScript实现：

  • 核心DecisionFrameworkServer类
  • 决策分析计算引擎
  • 不同分析类型的可视化组件
  • 敏感性分析工具
  • 通过stdin/stdout连接标准MCP服务器

该服务器增强了复杂决策支持的模型功能，特别是在需要系统比较选项、明确权衡分析和结构化处理不确定性的领域。

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