AoT MCP是一種基於伺服器的實現，使用一種基於分解的推理框架，旨在通過將問題分解為稱為原子的原子單元來處理複雜的問題解決。這些原子通過依賴關係相互連接，並根據類型（如前提、推理、假設、驗證和結論）進行分類。系統執行分解、驗證和收斂，以系統性地評估假設並得出可靠的結論。它支持基於深度或信心閾值的自動終止機制，並提供命令以分解原子、檢查終止狀態和識別最佳結論。其設計強調高準確性、可靠性和穩健性，以應對複雜的推理任務，使其適合於先進的AI推理應用和研究。