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Cognitive Enhancement MCP Servers

Cognitive Enhancement MCP Servers

ローカル
github.com/peragus-devAI・エージェント2664 週間前に更新

Cognitive Enhancement MCP Servers について

Cognitive Enhancement MCP Servers は、LLM に形式的な推論ツールを提供する MCP サーバーのモノレポです。論証、科学的方法、意思決定分析など複数の領域を扱い、汎用タスクや構造化されたワークフローを対象としています。

主な機能

  1. 01構造化された論証と弁証法的推論
  2. 02仮説検証と証拠評価
  3. 03意思決定フレームワーク分析
  4. 04倫理的評価とバイアス検出
  5. 05目標追跡と制約検証

活用シーン

  1. 01ある問題について複数の観点から論証を構成する
  2. 02利用可能な証拠に基づき仮説を評価する
  3. 03複雑な意思決定を構造化して分析する

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"model-enhancement-servers": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"waldzellai/structured-argumentation"
]
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm waldzellai/structured-argumentation

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ociwaldzellai/structured-argumentation

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

認知拡張 MCP サーバー

大規模言語モデル向けの認知拡張ツールを提供する Model Context Protocol サーバーのコレクションです。

サーバー

このモノレポには以下の MCP サーバーが含まれています:

  1. 構造化議論 - 形式的な弁証法的推論のためのサーバー
  2. 視覚的推論 - 図式的思考と空間表現のためのサーバー
  3. 科学的手法 - 仮説検証と証拠評価のためのサーバー
  4. 類推的推論 - 構造化された比喩的思考のためのサーバー
  5. メタ認知モニタリング - 知識評価と確信度追跡のためのサーバー
  6. 意思決定フレームワーク - 構造化された意思決定分析のためのサーバー
  7. 協調的推論 - 多角的な問題解決のためのサーバー
  8. 倫理的推論 - 道徳的フレームワークを用いて行動を評価するためのサーバー
  9. バイアス検出 - 潜在的に偏りのある表現を指摘するためのサーバー
  10. 制約ソルバー - 論理的および数値的制約を検証するためのサーバー
  11. 物語プランナー - 簡単なストーリーのアウトラインを生成するためのサーバー
  12. 目標トラッカー - 目的を維持し達成するためのサーバー
  13. マルチモーダルシンセサイザー - テキストと画像の説明を組み合わせるためのサーバー

将来の候補サーバー

モデルの推論能力をさらに拡張するため、以下のサーバーのアイデアを検討しています:

  1. 感情認識インタラクション - 感情の追跡と気分に配慮した応答を提供し、共感的なコミュニケーションを向上させます。
  2. 長期記憶 - セッションをまたいで永続的なコンテキストを維持し、過去のインタラクションの継続性と想起を実現します。

インストール

各サーバーは個別にインストールできます:

# Using npm
npm install @waldzellai/structured-argumentation

# Using yarn
yarn add @waldzellai/structured-argumentation

Claude Desktop での使用

これを claude_desktop_config.json に追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "structured-argumentation": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@waldzellai/structured-argumentation"
      ]
    }
  }
}

Docker

すべてのサーバーは Docker イメージとして利用できます:

docker run --rm -i waldzellai/structured-argumentation

開発

リポジトリをクローンして依存関係をインストールします:

git clone https://github.com/waldzellai/model-enhancement-servers.git
cd model-enhancement-servers
npm install

すべてのパッケージをビルドします:

npm run build

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。