使用说明
🧠 神经架构师(NA)|MCP分支思维工具
一种MCP工具,通过分支管理、语义分析和认知增强,实现跨多个AI平台的结构化思维和分析。
📚 目录
🤖 支持的平台
| 平台 | 状态 | 集成 |
|---|---|---|
| 克劳德 | ✅ | 本地支持 |
| VSCode副驾驶 | ✅ | 通过MCP扩展 |
| 光标 | ✅ | 直接集成 |
| 鲁 | 🚧 | 发展中 |
| 命令行 | ✅ | CLI工具 |
| 克劳德代码 | ✅ | 本地支持 |
🎯 概述
Neural Architect通过以下方式增强AI交互:
- 🌳 多分支思维管理
- 🔍 跨平台语义分析
- ⚖️ 通用偏差检测
- 📊 标准化分析
- 🔄 自适应学习
- 🔌 平台特定优化
系统要求
| 组件 | 要求 | 注释 |
|---|---|---|
| Node.js | ≥18.0.0 | MCP协议需要 |
| TypeScript | ≥5.3.0 | 用于类型安全 |
| 内存 | ≥512MB | 建议:1GB |
| 存储 | ≥100MB | 用于缓存和分析 |
| 网络 | 建议低延迟 | <50ms |
主要绩效指标
| 类别 | 当前 | 目标 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 响应时间 | <100ms | <50ms | 🚧 |
| 思维处理 | 1000/秒 | 2000/秒 | 🚧 |
| 矢量维度 | 384 | 512 | ⏳ |
| 准确率 | 95% | 98% | 🚧 |
| 平台覆盖 | 5/6 | 6/6 | 🚧 |
🎯 MCP集成状态
当前实施情况
| 状态 | 功能 | 描述 |
|---|---|---|
| ✅ | MCP协议 | 与MCP服务器/客户端架构完全兼容 |
| ✅ | 标准传输 | 标准I/O通信通道 |
| ✅ | 工具注册 | 与Claude自动注册 |
| ✅ | 思维处理 | 结构化思维处理 |
| 🚧 | 实时更新 | 思维处理过程中的实时反馈 |
| ⏳ | 多型号支持 | 与其他LLM兼容 |
即将推出的MCP功能
- 🔄 流媒体响应支持
- 🔌 特定型号适配器的插件系统
- 🔗 工具间通信
- 📊 模型上下文感知
🎯 项目时间表(甘特图)
gantt
title Neural Architect Development Timeline
dateFormat YYYY-MM-DD
axisFormat %b-%d
todayMarker on
section Completed
v0.1.0 Initial Release :done, v1, 2025-01-15, 2025-01-30
Core MCP Protocol :done, mcp, 2025-02-01, 2025-02-05
Semantic Processing :done, sem, 2025-02-05, 2025-02-10
Analytics Engine :done, ana, 2025-02-10, 2025-02-15
v0.2.0 Release :done, v2, 2025-02-15, 2025-02-19
section Current Sprint
Advanced Visualization :active, vis, 2025-03-10, 2025-03-16
Real-time Updates :active, rt, 2025-03-12, 2025-03-28
Roo Integration :roi, 2025-03-14, 2025-03-31
Performance Optimization :opt, 2025-03-15, 2025-03-30
Plugin System :plug, 2025-03-17, 2025-04-05
section Q2 2025
Streaming Response :stream, 2025-04-01, 2025-04-15
Enhanced Error Handling :err, 2025-04-16, 2025-04-30
Multi-modal Processing :multi, 2025-05-01, 2025-05-15
Knowledge Graph :graph, 2025-05-16, 2025-05-31
Pattern Recognition :pat, 2025-06-01, 2025-06-30
section Q3 2025
Cross-tool Communication :cross, 2025-07-01, 2025-07-31
Context-aware Processing :context, 2025-08-01, 2025-08-31
Custom Embeddings :embed, 2025-09-01, 2025-09-30
section Q4 2025
API Gateway :api, 2025-10-01, 2025-10-31
Real-time Collaboration :collab, 2025-11-01, 2025-11-30
v1.0 Release :milestone, v3, 2025-12-15, 2025-12-31
section Platform Support
Claude Support :done, claude, 2025-01-15, 2025-12-31
VSCode Support :done, vscode, 2025-02-01, 2025-12-31
Cursor Support :done, cursor, 2025-02-01, 2025-12-31
CLI Support :done, cli, 2025-02-15, 2025-12-31
Roo Support :active, roo, 2025-02-19, 2025-12-31
📌 关键路径依赖关系
- 高级可视化→ 实时更新
- 插件系统→ 跨工具通信
- 知识图谱→ 上下文感知处理
- 模式识别→ 自定义嵌入
- API网关→ v1.0版本发布
🎯 里程碑日期
- ✅ v0.1.0:2025年1月15日
初步实现核心功能和基本的Claude集成。 - ✅ v0.2.0:2025年2月15日
该版本具有偏差检测系统和强化学习(RL)与增强分析的集成功能。 - 🎯 v0.3.0:2025年3月31日
专注于改进语义处理和基础分析能力。 - 🎯 v0.4.0:2025年6月30日
引入高级可视化和初步的多模态处理功能。 - 🎯 v0.5.0:2025年9月30日
整合知识图功能并进一步优化性能。 - 🎯 v1.0.0:2025年12月15日
API网关全面发布,实时协作,全平台支持。
注:时间线会根据开发进度和平台要求进行调整。
🎯 项目时间表和目标
本节概述了项目的进展,概述了已完成的里程碑,详细介绍了当前的冲刺任务,并描述了即将到来的开发阶段。目标是保持透明度,并确保所有平台集成的一致性。
✅ 已完成的里程碑
最后更新日期:美国东部时间2025年3月15日15:30
| 日期 | 里程碑 | 详细信息 | 平台支持 |
|---|---|---|---|
| 2025-02-15 | v0.2.0发布 | 采用RL集成实现的偏差检测系统;分析管道优化。 | 所有平台 |
| 2025-02-10 | 分析引擎 | 通过漂移检测和初始反馈集成建立实时指标。 | 克劳德,光标 |
| 2025-02-05 | 语义处理 | 启动向量嵌入和相似性搜索,以增强语义分析。 | 所有平台 |
| 2025-02-01 | 核心MCP协议 | 用于结构化思维处理和通信的集成基本MCP协议。 | 克劳德,VSCode |
| 2025-01-15 | v0.1.0发布 | 初步实施,重点是核心功能和Claude集成。 | 只有克劳德 |
🚧 当前Sprint(2025年第一季度)
目标完成时间:2025年3月31日
在当前的冲刺阶段,该团队专注于通过关键功能增强和平台集成来提升用户体验和系统性能:
| 状态 | 优先级 | 目标 | 指标 | 平台 | 其他详细信息 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🔄 90% | P0 | 高级可视化 | 2月25日 | 全部 | 开发动态和交互式视觉界面,以提供对思想分支的深入见解。 |
| 🔄 75% | P0 | 实时更新 | 05年3月 | Claude,Cursor | 实施实时反馈机制,实现连续数据流和交互式处理。 |
| 🔄 60% | P1 | Roo集成 | 3月15日 | Roo | 调整平台特定功能,与Roo无缝集成。 |
| 🔄 40% | P1 | 性能优化 | 3月20日 | 全部 | 提高系统性能以减少延迟并提高整体吞吐量。 |
| 🔄 25% | P2 | 插件系统 | 3月31日 | 全部 | 为特定型号的适配器构建模块化插件系统,以促进未来的快速集成。 |
🗓️ 即将到来的里程碑
本节详细介绍了即将到来的开发阶段的战略路线图。每个里程碑都定义了目标时间表、置信水平和平台适用性,以确保所有领域的重点进展。
2025年第二季度(4月至6月)
| 月份 | 目标 | 信心 | 平台 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 四月 | 流媒体响应支持 | 90% | 全部 | 启用流媒体响应以支持实时数据处理和交互式输出。 |
| 4月 | 增强错误处理 | 85% | 全部 | 集成高级错误检测和恢复流程,以确保系统弹性。 |
| May | 多模态处理 | 75% | Claude,Cursor | 扩展处理图像、音频和视频以及文本的能力,以获得更丰富的分析范围。 |
| 5月 | 知识图集成 | 70% | 全部 | 建立一个全面的知识图,将数据联系起来,提供更深入的上下文见解。 |
| 六月 | 高级模式识别 | 65% | 全部 | 开发复杂的算法来检测和分析复杂的思维模式和趋势。 |
2025年第三季度(7月至9月)
| 月份 | 目标 | 信心 | 平台 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 7月 | 跨工具沟通 | 60% | 全部 | 促进不同人工智能工具之间的无缝互操作性和数据交换。 |
| 八月 | 情境感知处理 | 55% | 全部 | 增强系统动态适应用户情境的能力,以获得个性化见解。 |
| 9月 | 自定义嵌入支持 | 50% | 全部 | 引入可定制的嵌入配置,为特定用例量身定制语义分析。 |
2025年第四季度(10月-12月)
| 月份 | 目标 | 信心 | 平台 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 10月 | 高级API网关 | 45% | 全部 | 开发一个强大的API网关,通过安全集成处理高容量请求。 |
| 11月 | 实时协作 | 40% | 全部 | 构建协作功能,使多个用户能够实时交互和共享见解。 |
| 12月 | v1.0发布 | 80% | 全部 | 最终全面发布,包括完整功能集、API集成和多平台支持。 |
本文档的维护是为了确保整个项目生命周期的透明度和清晰度。有关更多详细信息或更新,请参阅内部项目仪表板或联系项目负责人。
🎯 长期愿景(2025年)
- 🧠 高级认知架构
- 🔄 自我改进系统
- 🤝 跨平台同步
- 📊 高级可视化套件
- 🔐 企业安全功能
- 🌐 全球思想网络
⚠️ 已知挑战
- 跨平台一致性
- 实时性能
- 扩展语义搜索
- 内存优化
- API标准化
📈 进度指标
- 代码覆盖率:87%
- 性能指标:92/100
- 平台支持:5/6
- API稳定性:85%
- 用户满意度:4.2/5
注:所有日期和估计值都可能根据开发进度和平台要求而变化。
最后更新日期:美国东部时间2025年3月15日15:30
下一次更新:2025年3月22日
⚡ 核心功能
🧠 认知加工
graph LR
A[Input] --> B[Semantic Processing]
B --> C[Vector Embedding]
C --> D[Pattern Recognition]
D --> E[Knowledge Graph]
E --> F[Output]
语义引擎
- 🔮 384维思维向量
- 🔍 上下文相似性搜索
O(log n) - 🌐 多跳推理路径
- 🎯 关系检测准确率95%
分析套件
- 📊 实时分支指标
- 📈 时间演化跟踪
- 🎯 语义覆盖映射
- 🔄 漂移检测算法
偏差检测
- 🎯 5种认知偏差模式
- 📉 严重性量化
- 🛠️ 自动缓解
- 📊 持续监控
学习系统
- 🧠 动态信心评分
- 🔄 强化反馈
- 📈 性能优化
- 🎯 自动参数调整
🚀 快速开始
平台特定安装
# For Claude Desktop
{
"branch-thinking": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/tools/branch-thinking/dist/index.js"]
}
}
# For VSCode
ext install mcp-branch-thinking
# For Cursor
cursor plugin install @mcp/branch-thinking
# For Command Line
npm install -g @mcp/branch-thinking-cli
# For Development
npm install @modelcontextprotocol/server-branch-thinking
使用示例
# Cursor
/think analyze this problem
# VSCode Copilot
#! branch-thinking: analyze
# Claude
Use branch-thinking to analyze...
# Command Line
na analyze "problem statement"
# Roo
@branch-thinking analyze
# Claude Code
/branch analyze
🛠️ 工具命令
基本命令
list # Show all thought branches
focus <branchId> # Switch to specific branch
history [branchId] # View branch history
高级功能
semantic-search <query> # Search across thoughts
analyze-branch <id> # Generate branch analytics
detect-bias <id> # Check for cognitive biases
🛠️ 命令参考
分析命令
na semantic-search "query" [--threshold=0.7] [--max=10]
na multi-hop "start" "end" [--depth=3]
na analyze-clusters [--method=dbscan] [--epsilon=0.5]
监控命令
na analyze branch-name [--metrics=all]
na track node-id [--window=5]
na detect-bias branch-name [--types=all]
🛠️ MCP配置
{
"name": "@modelcontextprotocol/server-branch-thinking",
"version": "0.2.0",
"type": "module",
"bin": {
"mcp-server-branch-thinking": "dist/index.js"
},
"capabilities": {
"streaming": false,
"batchProcessing": true,
"contextAware": true
}
}
📈 最近的更新
[0.2.0]
- ✨ 增强的MCP协议支持
- 🧠 偏差检测系统
- 🔄 强化学习
- 📊 高级分析
- 🎯 提高型号安全性
[0.1.0]
- 🎉 MCP的初步实施
- 📝 基本思维处理
- 🔗 相互参照系统
🤝 贡献
欢迎投稿!看 贡献指南.
📚 使用技巧
-
直接调用
Use branch-thinking to analyze... -
自动触发 在Claude的系统提示中添加:
Use branch-thinking when asked to "think step by step" or "analyze thoroughly" -
最佳实践
- 从主分支开始
- 为备选方案创建支行
- 使用交叉引用进行连接
- 监控偏差分数
🏗️ 系统架构
graph TB
subgraph Frontend["Frontend Layer"]
direction TB
UI["User Interface"]
VIS["Visualization Engine"]
INT["Platform Integrations"]
end
subgraph MCP["MCP Protocol Layer"]
direction TB
Server["MCP Server"]
Transport["Stdio Transport"]
Protocol["Protocol Handler"]
Stream["Stream Processor"]
end
subgraph Core["Core Processing"]
direction TB
BM["Branch Manager"]
SP["Semantic Processor"]
BD["Bias Detector"]
AE["Analytics Engine"]
RL["Reinforcement Learning"]
KG["Knowledge Graph"]
end
subgraph Data["Data Layer"]
direction TB
TB["Thought Branches"]
TN["Thought Nodes"]
SV["Semantic Vectors"]
CR["Cross References"]
IN["Insights"]
Cache["Cache System"]
end
subgraph Analytics["Analytics Engine"]
direction TB
TM["Temporal Metrics"]
SM["Semantic Metrics"]
PM["Performance Metrics"]
BS["Bias Scores"]
ML["Machine Learning"]
end
subgraph Integration["Platform Integration"]
direction TB
Claude["Claude API"]
VSCode["VSCode Extension"]
Cursor["Cursor Plugin"]
CLI["Command Line"]
Roo["Roo Integration"]
end
%% Main Data Flow
Frontend --> MCP
MCP --> Core
Core --> Data
Core --> Analytics
Integration --> MCP
%% Detailed Connections
UI --> VIS
VIS --> INT
Server --> Transport
Transport --> Protocol
Protocol --> Stream
BM --> SP
SP --> BD
BD --> AE
AE --> RL
RL --> KG
TB --> TN
TN --> SV
CR --> IN
TM --> ML
SM --> ML
PM --> ML
%% Status Styling
classDef implemented fill:#90EE90,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
classDef inProgress fill:#FFB6C1,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
classDef planned fill:#87CEEB,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
%% Implementation Status
class UI,Server,Transport,Protocol,BM,SP,BD,AE,TB,TN,SV,CR,Claude,VSCode,Cursor,CLI implemented;
class VIS,INT,Stream,RL,KG,Cache,TM,SM,PM,Roo inProgress;
class ML,BS planned;
🔄 系统组件
✅ 实现
- MCP层:通过标准I/O传输提供完整的协议支持
- 岩心处理:分支管理、语义分析、偏差检测
- 数据结构:思想分支、节点和交叉引用
- 平台支持:Claude、VSCode、Cursor、CLI集成
🚧 开发中
- 可视化:先进的部队导向和分层布局
- 流处理:实时思维处理和更新
- 知识图谱:增强关系映射
- 缓存系统:性能优化层
- Roo集成:针对特定平台的调整
⏳ 计划的
- 机器学习:高级模式识别
- 偏差评分:全面的偏差检测和缓解
- 跨工具通信:普遍思想分享
🔄 数据流
- 通过平台集成接收用户输入
- MCP层处理协议转换
- 核心处理执行分析
- 数据层管理持久性
- 分析引擎提供洞察力
- 通过MCP层返回的结果
⚡ 性能指标
- 响应时间:<100ms
- 内存使用量:<256MB
- 缓存命中率:85%
- API延迟:<50ms
- 思维处理:1000/秒
注:架构已于2024年2月19日更新。组件反映了当前的实施状态。_
📊 详细指标
性能监控
- CPU使用率:<30%
- 内存使用量:<256MB
- 网络I/O:<50MB/s
- 磁盘I/O:<10MB/s
- 缓存命中率:85%
- 响应时间:<100ms
- 吞吐量:1000请求/秒
质量指标
- 代码覆盖率:87%
- 测试覆盖率:92%
- 文件:88%
- API稳定性:85%
- 用户满意度:4.2/5
信息系统安全度量
- 漏洞评分:A+
- 依赖健康:98%
- 更新频率:每周
- 安全测试:100%
- 合规性:SOC2
📄 许可证
MIT© Deanmachines
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最后更新日期:美国东部时间2025年3月15日15:30 下一次计划更新:2025年3月26日
