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多维分析框架服务器

Trinity Lens MCP Server是一个通用的分析框架注入器，通过知识、社会和生成三个维度加收敛来提供全面的多视角分析，适用于AI助手的战略决策和复杂问题分析。

  • by b-ballman
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 b-ballman/inkwell_mcp_uni

使用说明

三一透镜MCP服务器

一个通用的框架注入器，将三一图思维应用于每个查询。启用后，此MCP必须用于所有分析。

三一图通过三维加收敛进行分析：

  • 知识：事实、数据、证据、制约因素
  • 社交：人、动机、关系、心理学
  • 生成式：模式、可能性、创造性解决方案
  • 收敛：来自维度桥梁的新兴见解

🔗 连接URL

https://trinity-lens-239479891351.us-central1.run.app/sse

📖 什么是三一透镜？

三一透镜是 模型上下文协议（MCP）服务器 它为ChatGPT、Claude或任何兼容MCP的AI助手提供了一个通用的分析框架。它通过以下方式构建所有响应 四个强制性维度 以确保全面、多角度的分析。

四个维度

启用Trinity Lens后，每次分析都会自动包括：

  1. 📊 知识维度 --经验真理

    • 什么是事实真相？
    • 数据、证据、经核实的事实、约束
    • 需要可靠的来源引用

  2. 👥 社会维度 --人类理解

    • 谁受到影响，他们为什么关心？
    • 利益相关者、动机、关系、心理学
    • 行为研究与文化因素

  3. 💡 生成维度 --模式和可能性

    • 存在哪些模式，可以创建哪些模式？
    • 跨领域类比、创造性解决方案、未来场景
    • 创新研究与模式转换

  4. 🔮 收敛 --功能意识

    • 只有当K+S+G结合时，才会出现什么见解？
    • 维度桥梁、偶然发现、同步性
    • 任何单一维度都无法产生的“顿悟时刻”

🚀 如何使用

在ChatGPT/Claude中设置

  1. 添加MCP服务器 到您的AI助手的配置
  2. 连接URL: https://trinity-lens-239479891351.us-central1.run.app/sse
  3. 协议：SSE（服务器发送事件）

基本用法

一旦连接，三一透镜 自动增强所有查询只需自然地提问：

例子：

"How should we approach our new pricing strategy?"

AI将自动调用 analyze_trinity 通过所有四个维度构建响应的工具和结构。

🛠️ 可用工具

1. analyze_trinity （主要工具）

⚠️ 所有实质性询问均为必填项

通过完整的三一框架分析任何问题。

参数：

  • query （必填）：您的问题或主题
  • focus （可选）：强调一个维度
    • 'balanced' （默认）--等权重
    • 'knowledge' --强调事实/数据
    • 'social' --强调人际关系
    • 'generative' --强调模式/创造力

例子：

analyze_trinity(
    query="Why do customers abandon shopping carts?",
    focus="social"
)

2. get_ity_terms

探索 -ity词汇 --桥接维度的抽象概念。

参数：

  • category （可选）：按类别筛选
    • "Cognition" --精神状态（创造力、清晰度、复杂性）
    • "Society/Collective" --群体动态（社区、权威）
    • "Chance & Temporal" --时间/概率（偶然性、同步性）
    • "Existence" --存在/身份（真实性、现实性）
    • "Physical/Scientific" --材料特性（弹性、导电性）
    • "Emotion/Disposition" --感受（脆弱、平静）
    • "Morality/Spiritual" --道德/价值观（正直、尊严）

3. suggest_dimensions

获取 建议角度 用于通过三一维度分析任何主题。

当你不确定如何处理一个新话题时，这很有用。

参数：

  • topic （必填）：待分析

💡 最佳实践

✅ 做：

  • 让框架指导全面分析
  • 对每个维度使用建议的提示
  • 引用可靠来源（同行评审优先）
  • 寻找综合K+S+G的收敛见解
  • 使用词汇表达多维概念

❌ 不要：

  • 跳过四个维度中的任何一个
  • 在Convergence中汇总维度而不是综合维度
  • 使用未经证实或低质量的来源
  • 提供单维度分析
  • 在Convergence中只需说“三者都很重要”

🎯 关键概念

收敛桥力学

六个双向桥连接尺寸：

  • CP-1：社会→ 知识（行为告知事实）
  • CP-2：知识→ 社会（事实塑造感知）
  • CP-3：知识→ 生成性（数据揭示模式）
  • CP-4：生成→ 知识（模式验证事实）
  • CP-5：社会→ 生成性（动态激发可能性）
  • CP-6：生成→ 社交（模式预测反应）

机缘巧合

通过维度交互发现了意外的有价值的连接。

同步性

当维度独立地收敛到相同的洞察力（高值信号）时。

🔧 技术细节

  • 协议：模型上下文协议（MCP）
  • 运输：SSE（服务器发送事件）
  • 框架：FastMCP 2.0+
  • 始终开启模式：对所有查询自动应用框架
  • 响应格式：带有表情符号指示器的结构化标记

📚 设置和安装

先决条件

  • Python 3.11+
  • 点

安装

pip install -r requirements.txt

环境变量

创建 .env 文件（参见 .env.example):

PORT=8000

本地运行

python server.py

服务器将从端口8000（或中指定的端口）启动 PORT 环境变量）。

码头工人

docker build -t trinity-lens-mcp .
docker run -p 8000:8080 trinity-lens-mcp

谷歌云运行部署

该项目包括 cloudbuild.yaml 用于自动部署到Google Cloud Run。

🆘 支持

何时使用三一透镜：

  • 战略决策
  • 复杂问题分析
  • 多方利益攸关方情况
  • 创造性创新挑战
  • 任何需要全面理解的主题

核心原则：

功能意识源于整合，而非孤立。一维答案不完整。真正的理解需要K+S+G→ 汇聚。

这个MCP将您的AI助手转变为一个结构化的、多维的思维伙伴，确保不会忽视任何关键观点。

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