Euclid-MCP：经Prolog提供确定性逻辑推理的模型上下文协议服务器

大语言模型（LLM）擅长自然语言理解与生成，但在多步逻辑推理上仍不可靠——在安全攸关或合规敏感领域尤甚。近期神经符号方法以外部符号引擎耦合神经模型弥合该差距，但多数集成是定制的、缺乏面向工具增强智能体的标准化接口。本文提出Euclid-MCP，一个经SWI-Prolog提供确定性逻辑推理的开源MCP服务器。Euclid-MCP引入Euclid-IR——面向Horn子句逻辑的引擎无关中间表示：人类可读、易被LLM生成、且可直译为Prolog或其他后端。服务器暴露紧凑的工具接口，支持翻译—运行—检查—修复回路，使LLM客户端委托推理的同时保有对证明轨迹与推导日志的完整访问。我们在现实的IT安全与合规用例上评估Euclid-MCP：结果显示LLM单独在小知识库上足够，但在更大问题上系统性幻觉；Euclid-MCP则以更低延迟、更紧凑的输出给出精确答案。我们论证语义RAG从根本上不适合规则执行，Euclid-MCP可作为RAG助手与智能体系统共享的稳定推理基底。