Concept Activation Network (CAN) MCP Server

Concept Activation Network（CAN）MCP サーバー

Concept Activation Network（CAN）MCP サーバーは、Model Context Protocol（MCP）を使用した、並列かつ連想的な思考アプローチを実装します。逐次的な思考アプローチとは異なり、CAN は相互に接続された概念のネットワーク上で動作し、まとまりのあるパターンや解決策が現れるまで、ネットワーク内で活性化が並列に広がります。

主な概念

概念の並列活性化

従来の AI による推論は、逐次的な段階を踏む思考プロセスに依存することがよくあります。CAN は根本的に異なるアプローチを採用しています。

1. ネットワーク構造：知識は相互に接続された概念のネットワークとして表現されます
2. 並列活性化：プロンプトが与えられると、活性化エネルギーが複数の経路を同時に広がります
3. 創発的なパターン：高く活性化された関連概念の安定したパターンとして、解決策が現れます
4. 非線形な探索：複数の概念経路を同時に探索します

このアプローチは、人間の認知に関する理論に着想を得ています。これらの理論では、人間は純粋な逐次論理よりも連想によって考えることが多いとされています。

コアコンポーネント

CAN システムは、次の要素で構成されています。

1. 概念ノード：概念、アイデア、要素を表す個々の単位
2. 重み付き接続：強度が異なる概念間のリンク
3. 活性化ダイナミクス：ネットワーク内で活性化がどのように広がるかを制御するアルゴリズム
4. パターン検出：活性化された概念の創発的な構造を特定する方法

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/psikosen/can-mcp-server.git
cd can-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Start the server
npm start

Claude Desktop での設定

Claude Desktop で CAN MCP サーバーを使用するには、次の内容を claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "can": {
      "command": "node",
      "args": ["yourpath/can-mcp-server/can-server.js"]
    }
  }
}

MCP ツール

CAN MCP サーバーは、次のツールを提供します。

セッション管理

• create_session：新しい CAN セッションを作成します
• get_all_sessions：すべてのアクティブなセッションを一覧表示します
• delete_session：セッションを削除します

概念管理

• add_concept：ネットワークに概念を追加します
• remove_concept：ネットワークから概念を削除します
• add_connection：概念間の接続を作成します
• remove_connection：概念間の接続を削除します

活性化プロセス

• set_parameters：活性化パラメーターを設定します
• set_initial_activation：概念の初期活性化値を設定します
• run_activation_iteration：活性化の伝播を1回実行します
• run_until_convergence：収束するまで複数回実行します

分析

• get_top_activated_concepts：最も活性化された概念を取得します
• identify_emergent_patterns：関連する活性化済み概念のクラスターを検出します
• generate_summary：プロセスの包括的な要約を作成します
• get_activation_history：活性化状態の履歴を取得します

使用例

CAN に基づく思考の基本的な使用手順は次のとおりです。

1. セッションを作成する：新しい概念ネットワークを初期化します
2. 概念を追加する：問題に関連する主要な概念を定義します
3. 接続を作成する：関連する概念間の関係を確立します
4. パラメーターを設定する：活性化のしきい値、減衰率などを設定します
5. 初期活性化を設定する：クエリに対応する概念を活性化します
6. 活性化プロセスを実行する：収束するまで活性化を伝播させます
7. パターンを特定する：解決策の候補を表す創発的なパターンを見つけます
8. 回答を生成する：創発的なパターンに基づいて回答をまとめます

Claude で CAN を使用する

Claude で CAN を使用する場合は、次のパターンに従ってプロンプトを構成できます。

SYSTEM: You are operating as a Concept Activation Network. Instead of thinking sequentially, 
you will simulate parallel concept activation bursts across your knowledge graph.

ACTIVATION PARAMETERS:
- Initial concepts: [key concepts from the query]
- Activation threshold: [0.7] 
- Max iterations: [5]
- Convergence criteria: [activation change < 0.1]

PROCESS:
1. PROJECT: Map the query to initial concept nodes
2. BURST: Simulate parallel activation spreading (5 most activated concepts per iteration)
3. CONVERGE: Identify emergent patterns and resonances
4. INTEGRATE: Synthesize the stable activation pattern into a coherent response

Begin by identifying the core concepts in the query, then simulate how activation would spread 
through your knowledge graph. Report the most strongly activated concept clusters after 
convergence before providing your final answer.

これにより、Claude は CAN MCP サーバーを思考手法として使用するよう指示され、線形推論ではなく、概念の並列活性化から生まれる応答を生成します。

CAN と Sequential Thinking の使い分け

CAN は、特に次のような場面で効果を発揮します。

• 創造的な課題：革新的なつながりが重要な場合
• 連想を要する問題：無関係に見える概念を結び付ける必要があるタスク
• 多角的な分析：複数の視点を考慮する必要がある場合
• 複雑なパターン認識：自明ではない関係性を特定する場合
• 直感的な推論：構造化された論理があまり効果的でない問題

次のような場合は、Sequential Thinking のほうが適していることがあります。

• 論理的な演繹：段階的な推論を行うタスク
• 手順を踏む問題：明確な手順を伴う、定義のはっきりしたプロセス
• 数学的な推論：形式的な証明や計算
• 直線的な物語：順序立てた物語や説明の作成

貢献

CAN MCP Server の改善への貢献を歓迎します！プルリクエストを送信するか、イシューを作成して改善案について話し合ってください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。