DeepLucid3D UCPF Server

DeepLucid3D UCPF サーバー

高度な認知分析、創造的な問題解決、構造化された思考のために、Unified Cognitive Processing Framework（UCPF）を実装したModel Context Protocol（MCP）サーバーです。

これは何ですか？

DeepLucid3D UCPF サーバーは、Unified Cognitive Processing FrameworkをMCP サーバーとして実装したものです。再帰的な自己認識と、次元別の知識分類を組み合わせ、問題解決と創造的思考のための強力なアプローチを提供します。

このサーバーは、次のような構造化された認知ツールを提供してAIの能力を拡張します。

• 認知状態を評価する
• 知識の次元をマッピングする
• 再帰的な自己質問を適用する
• 創造的な視点を生み出す
• 複雑な問題を分解して再統合する

何ができますか？

UCPF サーバーは、次の主要な機能を通じて高度な認知処理を可能にします。

主な機能

1. 認知状態の評価：現在の認知状態（Dark Inertia、Passion、Approaching Lucidity）を特定し、問題解決時の自己認識を高めます。

2. 知識の次元マッピング：知識を次の3つの次元でマッピングします。

   • 認識（既知と未知）
   • 内容（既知事項と未知事項）
   • アクセス可能性（知り得ることと知り得ないこと）

3. 再帰的な自己質問：最初の仮定に疑問を投げかけ、潜在的な認知バイアスを特定します。

4. 創造的な視点の生成：新しい解決策を促す、新たな視点や比喩的な思考を生み出します。

5. 問題の分解：複雑な問題を管理しやすい要素に分解し、システム全体を意識しながら再統合します。

6. オプションの状態管理：継続的な分析のため、セッション間でコンテキストを保持します。

セットアップとインストール

前提条件

• Node.js（v14 以降）
• npm（v6 以降）
• Model Context Protocol に対応した環境

インストール手順

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/yourusername/DeepLucid3D-UCPF-Server.git
   cd DeepLucid3D-UCPF-Server
   

2. 依存関係をインストールする

   npm install
   

3. プロジェクトをビルドする

   npm run build
   

4. MCP の設定を行う

   MCP の設定ファイルにサーバーを追加します。Claude/Cline の場合、通常は次の場所にあります。

   • Claude Desktop の場合：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）
   • VSCode Cline の場合：~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json（Linux）

   次の設定を追加します。

   {
     "mcpServers": {
      "ucpf": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/DeepLucid3D-MCP/build/index.js"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

5. MCP 対応アプリケーションを再起動する（Claude、Cline を使用した VSCode など）

使い方

このサーバーは、MCP 経由で利用できる3つの主要なツールと複数のリソースを公開します。

ツール

1. analyze_problem：UCPF フレームワーク全体を通じて問題の記述を処理します

   <use_mcp_tool>
   <server_name>ucpf</server_name>
   <tool_name>analyze_problem</tool_name>
   <arguments>
   {
     "problem": "Your problem statement here",
     "session_id": "optional-session-id",
     "enable_state": false,
     "detailed": false
   }
   </arguments>
   </use_mcp_tool>
   

2. creative_exploration：あるトピックについて、新たな視点やつながりを生み出します

   <use_mcp_tool>
   <server_name>ucpf</server_name>
   <tool_name>creative_exploration</tool_name>
   <arguments>
   {
     "topic": "Your topic here",
     "constraints": ["Optional constraint 1", "Optional constraint 2"],
     "perspective_count": 3,
     "include_metaphors": true
   }
   </arguments>
   </use_mcp_tool>
   

3. manage_state：UCPF 処理の状態管理を制御します

   <use_mcp_tool>
   <server_name>ucpf</server_name>
   <tool_name>manage_state</tool_name>
   <arguments>
   {
     "action": "enable", // or "disable", "reset", "status"
     "session_id": "optional-specific-session-id"
   }
   </arguments>
   </use_mcp_tool>
   

リソース

フレームワークのドキュメントにアクセスします。

<access_mcp_resource>
<server_name>ucpf</server_name>
<uri>ucpf://framework/overview</uri>
</access_mcp_resource>

利用可能なリソース：

• ucpf://framework/overview：UCPF フレームワークの概要
• ucpf://framework/cognitive-states：認知状態のガイド
• ucpf://framework/knowledge-dimensions：知識の次元に関するリファレンス
• ucpf://session/{sessionId}/analysis：特定のセッションの分析結果

使用例：UCPF を使ってなぞなぞを解く

古典的ななぞなぞを解いてみましょう。「朝は四本足、昼は二本足、夕方は三本足で歩くものは何でしょう？」

ステップ1：セッション間で状態を保持するため、状態管理を有効にする

<use_mcp_tool>
<server_name>ucpf</server_name>
<tool_name>manage_state</tool_name>
<arguments>
{
  "action": "enable"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

ステップ2：UCPF フレームワークを使ってなぞなぞを分析する

<use_mcp_tool>
<server_name>ucpf</server_name>
<tool_name>analyze_problem</tool_name>
<arguments>
{
  "problem": "What walks on four legs in the morning, two legs in the afternoon, and three legs in the evening?",
  "session_id": "sphinx-riddle",
  "enable_state": true
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

分析結果には次の内容が含まれます。

• 認知状態の評価（比喩的思考の可能性を特定することが想定されます）
• 既知のことと未知のことに関する知識のマッピング
• 最初の仮定に疑問を投げかける再帰的な質問（例：「文字どおりの足を想定しているのでしょうか？」）
• さまざまな解釈に対する構造化された視点

ステップ 3：解決策を見つけるために創造的な視点を探ります

<use_mcp_tool>
<server_name>ucpf</server_name>
<tool_name>creative_exploration</tool_name>
<arguments>
{
  "topic": "Walking with different numbers of legs at different times of day",
  "constraints": ["morning", "afternoon", "evening", "four", "two", "three"],
  "include_metaphors": true,
  "session_id": "sphinx-riddle"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

この探索によって、次のような見方が見つかるかもしれません。

• 「脚」を支えとなる構造として捉える比喩的な解釈
• 一日の時間帯を人生の段階として捉える比喩的な解釈
• そこから導かれる古典的な答え：人間は、赤ちゃんのときは四肢でハイハイし、大人になると二本の脚で歩き、年を取ると杖（3 本目の「脚」）を使います。

ステップ 4：セッションの分析を確認します

<access_mcp_resource>
<server_name>ucpf</server_name>
<uri>ucpf://session/sphinx-riddle/analysis</uri>
</access_mcp_resource>

これにより、フレームワークが構造化された認知処理を通じてどのように解決策に至ったかを示す、分析の全過程を確認できます。

謝辞

このプロジェクトは、多くの先人の功績の上に成り立っています。

• AI システムが外部のツールやリソースにアクセスできるようにする基盤プロトコルを作成した Model Context Protocol (MCP) チーム
• MCP を活用できる高度な AI システムの開発に取り組んだ Anthropic Claude チーム
• 認知分析手法を支える Unified Cognitive Processing Framework のコンセプトに貢献した方々
• このようなプロジェクトを可能にするライブラリやツールを提供するオープンソースコミュニティ

ライセンス

MIT ライセンス

プロジェクト構成

DeepLucid3D-UCPF-Server/
├── src/
│   ├── engine/
│   │   ├── ucpf-core.ts       # Core UCPF processing logic
│   │   ├── creative-patterns.ts  # Creative thinking utilities
│   │   └── state-manager.ts   # Session state management
│   ├── tools/
│   │   ├── analyze-problem.ts # Problem analysis tool
│   │   └── creative-exploration.ts  # Creative exploration tool
│   └── index.ts               # Main server implementation
├── build/                     # Compiled JavaScript files
├── package.json               # Project dependencies and scripts
└── README.md                  # This documentation

---

© 2025 DeepLucid3D UCPF Server

関連項目

• TranscriptionTools-MCP — 文字起こしの処理
• DeepLucid3D-MCP — 認知処理
• UNO-MCP — ナラティブの強化
• gitea-mcp — Gitea との連携
• zero-vector-MCP — 手続き型生成