全本地 MCP 服务器自动生成并校验概念图,小模型+10 项指标审图
HeadBreakfast6511 · reddit · 2026-09-15
作者开源了一个 100% 本地运行的 MCP 服务器:通过 Ollama 跑小模型(Qwen2.5:14B / Llama 3.1:8B),把任意文本转成 Mermaid 概念图,无云端调用、无 API key、无 token 费用。任何 MCP 客户端(如 Claude Desktop)可直接调用。
关键设计: 模型不直接画图(直接画会幻觉+语法崩坏),而是分三步抽取结构化数据:密集摘要 → 关键概念列表 → 概念间关系,再由独立代码引擎生成 Mermaid 图。返回前用 10 项指标评估器审计(是否有怪异循环、是否全连通、分支间有无交叉链接而非单链),不通过就把具体问题反馈给模型重修。
意外发现: 同一语料、同一代码跑 4 次,通过率在 14% 到 100% 之间波动——纯粹是小模型随机方差,没坏任何东西。作者为此加了受控重复实验(每篇文本跑 5 次、固定温度和种子)来定量刻画方差,这部分反而成了全项目最有意思的产出。
仓库:github.com/aldasorolauti-pixel/concept-maps-SLM
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