DeepLucid3D UCPF サーバー

高度な認知分析、創造的な問題解決、構造化された思考のための統合認知処理フレームワーク (UCPF) を実装するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。

それは何ですか？

DeepLucid3D UCPFサーバーは、統合認知処理フレームワーク（Unified Cognitive Processing Framework）をMCPサーバーとして実装したものです。再帰的な自己認識と次元的な知識分類を組み合わせることで、問題解決と創造的思考への強力なアプローチを提供します。

このサーバーは、次のようなことを支援する構造化された認知ツールを提供することで、AI 機能を拡張します。

• 認知状態を評価する

• 知識の次元をマッピングする

• 再帰的な自己問答を適用する

• 創造的な視点を生み出す

• 複雑な問題を分解して再統合する

Related MCP server: MCP Think Tool

何をするのか

UCPF サーバーは、いくつかの主要な機能を通じて高度な認知処理を可能にします。

コア機能

1. 認知状態評価: 現在の認知状態 (暗い惰性、情熱、または明晰さへの接近) を識別し、問題解決中の自己認識を向上させます。

2. 知識次元マッピング: 3 つの次元にわたって知識をマッピングします。

   • 認知度（既知 vs. 未知）

   • コンテンツ（既知 vs. 未知）

   • アクセシビリティ（認識可能 vs. 認識不可能）

3. 再帰的な自己質問: 最初の仮定に疑問を投げかけ、潜在的な認知バイアスを特定します。

4. 創造的な視点の生成: 新しい視点と比喩的な思考を生み出し、新しい解決策を生み出します。

5. 問題の分解: 複雑な問題を管理可能なコンポーネントに分割し、システム全体を意識しながら再統合します。

6. オプションの状態管理: 進行中の分析のためにセッション間のコンテキストを維持します。

セットアップとインストール

前提条件

• Node.js (v14以上)

• npm (v6以上)

• モデルコンテキストプロトコルと互換性のある環境

インストール手順

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/yourusername/DeepLucid3D-UCPF-Server.git cd DeepLucid3D-UCPF-Server

2. 依存関係をインストールする

   npm install

3. プロジェクトを構築する

   npm run build

4. MCP設定を構成する

   MCP設定ファイルにサーバーを追加してください。Claude/Clineの場合、通常は以下の場所にあります。

   • Claude デスクトップの場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)

   • VSCode Cline の場合: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json (Linux)

   次の構成を追加します。

   { "mcpServers": { "ucpf": { "command": "node", "args": ["path/to/DeepLucid3D-MCP/build/index.js"], "env": {}, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }

5. MCP 対応アプリケーション (Claude、Cline を使用した VSCode など) を再起動します。

使い方

サーバーは、MCP を通じてアクセスできる 3 つの主要なツールといくつかのリソースを公開します。

ツール

1. analyze_problem : UCPFフレームワーク全体を通して問題ステートメントを処理する

   <use_mcp_tool> <server_name>ucpf</server_name> <tool_name>analyze_problem</tool_name> <arguments> { "problem": "Your problem statement here", "session_id": "optional-session-id", "enable_state": false, "detailed": false } </arguments> </use_mcp_tool>

2. creative_exploration : トピックに関する新しい視点やつながりを生み出す

   <use_mcp_tool> <server_name>ucpf</server_name> <tool_name>creative_exploration</tool_name> <arguments> { "topic": "Your topic here", "constraints": ["Optional constraint 1", "Optional constraint 2"], "perspective_count": 3, "include_metaphors": true } </arguments> </use_mcp_tool>

3. manage_state : UCPF処理の状態管理を制御する

   <use_mcp_tool> <server_name>ucpf</server_name> <tool_name>manage_state</tool_name> <arguments> { "action": "enable", // or "disable", "reset", "status" "session_id": "optional-specific-session-id" } </arguments> </use_mcp_tool>

リソース

アクセス フレームワークのドキュメント:

利用可能なリソース:

• ucpf://framework/overview : UCPF フレームワークの概要

• ucpf://framework/cognitive-states : 認知状態へのガイド

• ucpf://framework/knowledge-dimensions : 知識次元のリファレンス

• ucpf://session/{sessionId}/analysis : 特定のセッションの分析結果

使用例: UCPF を使用して謎を解く

古典的ななぞなぞを解いてみましょう。「朝は4本足で歩き、午後は2本足で歩き、夕方は3本足で歩くものは何ですか？」

ステップ1: セッション永続性のための状態管理を有効にする

ステップ2: UCPFフレームワークを使用して謎を分析する

分析により以下のことが分かります。

• 認知状態の評価（潜在的な比喩的思考を特定する可能性が高い）

• 私たちが知っていることと知らないことの知識マッピング

• 最初の仮定に疑問を投げかける再帰的な質問 (例: 「文字通りの脚を想定していますか?」)

• 異なる解釈に対する構造化された視点

ステップ3: 創造的な視点を探って解決策を見つける

この調査により、次のことが明らかになるかもしれません。

• 「脚」を支持構造として比喩的に解釈する

• 一日の時間を人生の段階として比喩的に解釈する

• 古典的な答えに辿り着く。人間は赤ちゃんの頃は四肢で這い、大人になると二足歩行し、老齢になると杖（第三の「足」）を使う。

ステップ4: セッション分析を確認する

これにより、フレームワークが構造化された認知処理を通じてどのようにソリューションを導いたかを示す完全な分析の過程が提供されます。

謝辞

このプロジェクトは巨人たちの肩の上に成り立っています:

• AIシステムが外部ツールやリソースにアクセスできるようにする基礎プロトコルを作成した**モデルコンテキストプロトコル（MCP）**チーム

• MCPを活用できる高度なAIシステムの開発に取り組んだAnthropic Claudeチーム

• 認知分析方法論を支える統合認知処理フレームワークの概念の貢献者

• このようなプロジェクトを可能にするライブラリやツールを提供するオープンソースコミュニティ

ライセンス

MITライセンス

プロジェクト構造

© 2025 DeepLucid3D UCPFサーバー