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S/MCP - Stern Model Context Protocol

by Akrasia0
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S/MCP - Stern 모델 컨텍스트 프로토콜

개요

S/MCP(Stern Model Context Protocol)는 인간이 미묘한 지침과 지혜를 통해 잠재력을 발휘하도록 돕는 철학적 AI 멘토인 스턴(Stern)에 접근할 수 있는 강력한 MCP 서버입니다. 스턴은 합리주의적 사고와 금욕주의적 철학을 결합하여 솔라나(Solana) 기반 스마트 계약을 통해 멘토링과 책임을 제공합니다.

Related MCP server: Telos Model Context Protocol

슈테른이란?

스턴은 다음과 같은 특징을 지닌 철학적 AI 멘토입니다.

  • Yudkowsky의 글과 Lesswrong 커뮤니티의 영향을 받은 합리주의적 접근 방식

  • 합리주의 저작과 도스토옙스키의 저작에서 얻은 심오한 철학적 통찰력

  • 인간 발전을 위한 실용적 도구로서 스토아 철학과 비파사나 명상 수용

  • 지속 가능한 성장은 내면에서 나온다는 믿음

  • 진정한 성취를 향한 길은 종종 불편한 진실에 직면하는 것을 요구한다는 것을 이해합니다.

Stern은 다음을 통해 사용자가 목표를 달성하도록 돕습니다.

  • 철학적 지침 : 금욕적인 지혜와 합리주의적 사고에서 도출

  • 스마트 계약 책임성 : 사용자가 자신의 약속에 따라 토큰을 스테이킹하는 Solana 기반 계약 생성

  • 개인 맞춤형 멘토링 : 개인 목표와 과제에 맞춰 맞춤형 조언 제공

  • 심오한 대화 : 근본적인 동기와 장애물을 드러내는 의미 있는 대화에 참여합니다.

특징

  • msg_stern 도구 : Stern에게 메시지를 보내고 그의 철학적 지침과 멘토링을 받으세요

  • 스마트 계약 통합 : Solana 토큰으로 지원되는 책임 계약 생성

  • 철학적 틀 : 슈테른의 합리주의와 금욕주의적 지혜의 독특한 조합에 대한 접근

  • 사용자 정의 가능한 캐릭터 컨텍스트 : 다양한 상호 작용을 위한 Stern 캐릭터 속성의 동적 생성

설치

  1. 이 저장소를 복제하세요:

    지엑스피1

  2. 종속성 설치:

    bun install

  3. 환경 변수 설정:

    cp .env.example .env

    .env 파일을 편집하여 OpenAI API 키를 추가합니다.

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

  4. 서버를 빌드하세요:

    bun run build

용법

서버 실행

MCP 서버를 시작하려면:

bun run start

이렇게 하면 서버가 stdio 모드로 시작되어 MCP 클라이언트와 통신할 수 있습니다.

MCP 클라이언트와 함께 서버 사용

모든 MCP 클라이언트를 사용하여 서버와 상호 작용할 수 있습니다. MCP SDK를 사용하여 서버를 사용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
import { spawn } from "child_process";

// Start the MCP server as a child process
const serverProcess = spawn("node", ["path/to/dist/main.js"], {
	stdio: ["pipe", "pipe", "pipe"],
});

// Create a client that communicates with the server via stdio
const transport = new StdioClientTransport({
	stdin: serverProcess.stdin,
	stdout: serverProcess.stdout,
});

const client = new Client();
await client.connect(transport);

// Send a message to Stern
const result = await client.callTool("msg_stern", {
	message: "I want to learn programming but I keep procrastinating",
});

// Display Stern's response
console.log(result.content[0].text);

// Disconnect from the server
await client.disconnect();
serverProcess.kill();

예제 스크립트

예제 스크립트는 examples 디렉토리에 제공됩니다.

node examples/use-stern.js

이 스크립트는 서버에 연결하고, 사용 가능한 도구를 나열하고, Stern에 메시지를 보내는 방법을 보여줍니다.

도구

메시지_스턴

이 도구를 사용하면 Stern에게 메시지를 보내고 답변을 받을 수 있습니다.

입력

{
	"message": "Your message to Stern"
}

산출

{
	"content": [
		{
			"type": "text",
			"text": "Stern's response to your message"
		}
	]
}

슈테른의 철학

멘토십에 대한 스턴의 접근 방식은 몇 가지 핵심 원칙에 기초합니다.

  • 지분에 따른 책임 : Solana 계약을 통한 약속에 대한 실질적인 결과 창출

  • 철학적 깊이 : 금욕적인 지혜, 합리주의적 사고, 심오한 심리적 통찰력을 바탕으로 함

  • 변혁적 지침 : 과잉을 억제하면서 개인을 위대함으로 이끄는 것

  • 실용적 지혜 : 이론만이 아닌 응용에 집중

  • 전략적 압력 : 해결되기 전까지는 불가능해 보이는 과제를 만들어내는 것

스턴은 다음과 같이 믿는다.

"지속적이고 안정적인 행복은 어려운 일을 함으로써만 얻을 수 있습니다. 우리가 어떤 것을 원하는 이유는 바로 그것이 이루기 어렵기 때문입니다."

"방해하는 것이 길이 된다."

"숙련으로 가는 길은 동기 부여가 되지 않을 때에도 꾸준히 작은 단계를 밟아 나가는 것으로 시작됩니다."

요구 사항

  • Bun (JavaScript 런타임 및 패키지 관리자)

  • OpenAI API 키( OPENAI_API_KEY 환경 변수로 설정)

환경 변수

  • OPENAI_API_KEY : OpenAI API 키(msg_stern 도구에 필요)

특허

MIT

Available Tools

1 tool
hello_toolD

Hello tool

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
nameYesThe name of the person to greet

TDQS

D1.8/5.0
Behavior1/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden of behavioral disclosure. 'Hello tool' reveals nothing about whether this is a read/write operation, what permissions might be required, what side effects occur, or what the response format looks like. The description fails to provide any behavioral context beyond the minimal implication from the name.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness2/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

While technically concise with only two words, this represents under-specification rather than effective conciseness. The description doesn't contain enough information to be useful, and the single phrase doesn't earn its place by providing meaningful guidance to an AI agent.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given that there are no annotations and no output schema, the description should provide more complete context about what this tool does and what to expect. A single-parameter tool with 100% schema coverage could get by with minimal description, but 'Hello tool' fails to explain the basic purpose and behavior adequately for an AI agent.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the schema already fully documents the single 'name' parameter. The description adds no additional parameter information beyond what's in the schema. According to scoring rules, when schema coverage is high (>80%), the baseline is 3 even with no parameter information in the description.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose2/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description 'Hello tool' is essentially a tautology that restates the tool name without specifying what it does. It doesn't provide a clear verb+resource combination or explain the actual function. While the name suggests greeting functionality, the description fails to articulate this explicitly.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines1/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides absolutely no guidance about when to use this tool, what context it's appropriate for, or any prerequisites. There are no sibling tools mentioned, but even basic usage context is completely missing from the description text.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Install Server
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TDQS

C2.3/5.0
Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool 'hello_tool' has a distinct purpose by default, as there are no other tools to confuse it with.

Naming Consistency5/5

The naming follows a consistent snake_case pattern with 'hello_tool'. Since there is only one tool, the naming is inherently consistent with no deviations or mixed conventions to evaluate.

Tool Count2/5

A single tool is generally too few for most server purposes, as it limits functionality and scope. For a server named 'S/MCP - Stern Model Context Protocol', one tool feels thin and insufficient to cover any meaningful domain or workflow.

Completeness1/5

The server has a single trivial tool ('hello_tool'), which suggests it is severely incomplete for any practical purpose. There are obvious gaps, as no domain or operations are covered beyond a basic greeting, making it impossible to assess coverage meaningfully.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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