Multidim

multidim-mcp

AI エージェントのための構造化思考グリッド — 標準ライブラリのみを使った単独で動作する MCP サーバーです。

Multidim は、テーマを一連の分析レンズ（コンテキスト）に振り分け、階層型グリッド（軸、サブレンズ、必須の質問）を返します。呼び出し元の LLM がそのグリッドを埋めます。思考は呼び出し元に委ねられます。サーバーが提供するのは構造であり、思考ではありません。LLM の呼び出しもネットワークリクエストも行わず、同じ入力には常に同じフレームを返します。

• 依存関係ゼロ — Python 3.9 以降、標準ライブラリのみです。
• 決定論的な v2 コントラクト — すべてのフレームに自己検証可能な frame_hash が含まれます。記入済みの分析は、実用的なエラーコードとともにセクションごとに検証されます。
• 学習した落とし穴 — 一度記録した教訓は、そのテーマに一致する今後のすべてのフレームに必須の質問として挿入されます。
• 堅牢なストア — アトミックな書き込み、ネイティブなプロセス間ロック、追加型のマイグレーション、バックアップ付きリセット、および他のアプリの ~/.multidim ストアに決して触れないためのガードを備えています。

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あるエージェントが「請求サービスを MySQL から PostgreSQL に移行すべきでしょうか？」を分析します。すべてのセクションが埋められ、どの文も問題なさそうです。最初の分析で multidim_validate が返す内容を以下に示します。

overall verdict: REJECT

REJECT  alternatives        NOT_ENOUGH_ALTERNATIVES, ALTERNATIVE_DUPLICATES_PRIMARY
REJECT  hypotheses          HYPOTHESIS_NOT_FALSIFIABLE
REJECT  second_order_risks  SECOND_ORDER_REPEATS_FIRST
REJECT  cross_talk          GENERIC_DENSITY_HIGH
REJECT  synthesis           SYNTHESIS_WITHOUT_REFERENCES
WARNING premortem           PREMORTEM_SIMILAR_TO_RISKS

唯一の代替案は仮説を言い換えただけで、仮説には誤りを証明できるテストがなく、二次的影響は最初の影響を一言一句繰り返し、結論は上記の分析のどれも参照していません。回答を読んでも、これらは見えてきません。ここではそれぞれが明示的に報告されます。

却下されたセクションを書き直すと、同じチェッカーが ACCEPT を返します。不都合なルールを削除するためにフレームを編集すると、提出全体が拒否されます。フレームには自身の内容のハッシュが含まれているためです。

修正後のセクションの内容や、この仕組みが意図的にチェックしないことも含めたトランスクリプト全体は、DEMO.md をご覧ください。次の 1 コマンドで再現できます：python demo.py。

クイックスタート

pip install multidim-mcp        # from PyPI
pip install .                   # or from a source checkout

stdio トランスポートを使って、任意の MCP クライアントにサーバーを登録します：

{
  "mcpServers": {
    "multidim": {
      "command": "multidim-mcp"
    }
  }
}

または、python -m multidim_mcp で直接実行するか、インストールせずに uvx multidim-mcp で実行できます。

このサーバーは、公式 MCP Registry に io.github.Cherridsaid/multidim-mcp として掲載されています。

ツール

ツール	役割
multidim_analyze	テーマのグリッドを作成します（depth：core / deep / full、format：テキストまたは決定論的な v2 JSON フレーム）
multidim_contexts	既知のすべてのコンテキストと、その軸およびサブレンズを一覧表示します
multidim_validate	記入済みの分析を v2 フレームと照合して決定論的かつステートレスに検証し、セクションごとに ACCEPT / WARNING / REJECT を返します
multidim_learn	コンテキストを作成または強化します（キーワード、軸、落とし穴）。唯一の書き込み手段です

仕組み

1. multidim_analyze は対象に最適なコンテキストを検出し（単語境界での キーワード照合、アクセント記号を無視）、v2 フレームを返します。これには、 必須セクション、セクションスキーマ、検証ルール、必須の質問が含まれます。また、 対象にトリガーが一致する学習済みの落とし穴もすべて含まれます。
2. LLM がフレームをセクションごとに埋めます。
3. multidim_validate はストアからフレームを再構築し、改ざんまたは 古くなったフレーム（frame_hash）を拒否してから、分析を検証します。検証内容は、 構造上の完全性、仮説の反証テスト、主な案と実質的に異なる代替案、 一次的影響とは異なる二次的影響、リスク一覧をコピーしていない 事前検証、実在する識別子を参照する統合、および埋め草表現の密度上限です。 却下されたセクションのみ、フレームの max_validation_rounds の範囲内で 再作成されます。

4 つのシードコンテキストは中立的かつ決定論的です。generic（8 つの一般的な レンズ）、code_review、technical_writing、decision があります。

ストレージ

ストアはユーザーごとに専用のデータパスに保存され（MULTIDIM_MCP_HOME で 上書き可能）、初回実行時に中立なシードから作成されます。書き込みはアトミックに 行われ、OS ネイティブのファイルロックを使用してプロセス間で直列化されます。 ストアが破損している場合は、リセットの前にバックアップされ、黙って破棄される ことはありません。トリップワイヤーにより、個人用の別の ~/.multidim ストアに 解決されるすべての読み書きが拒否されます。

フォークを公開するメンテナーは、独自の非公開マーカーを MULTIDIM_MCP_EXTRA_FORBIDDEN（カンマ区切り）で追加して、中立性ガードを 拡張できます。公開ソースにハードコードする必要はありません。

透明性

• AI システムではありません。 multidim-mcp はモデルを含まず、推論も 行いません。決定論的なルールベースのソフトウェアです。EU AI 法（規則 2024/1689）において、第 3 条 (1) の意味での AI システムには該当せず、 フリーかつオープンソースのソフトウェアとして第 2 条 (12) の適用除外の対象です。 データを収集せず、ネットワークへの接続も行いません。
• この README のイラストは GPT で生成され、C2PA の来歴メタデータを そのまま保持しています。

開発

python run_tests.py      # full suite, stdlib only
python smoke_install.py  # packaging smoke test (wheel + venv + entry point)
python demo.py           # the analyse -> validate -> fix -> accept cycle of DEMO.md

CI は Ubuntu と Windows の両方で、Python 3.9／3.11／3.13 を対象に実行されます。

ライセンス

Apache-2.0 — LICENSE と NOTICE を参照してください。