Comprobación de vibración MCP

🧠 Comprobación de vibración MCP

También puede encontrar Vibecheck en: mcpservers.org , Glama.ai , mcp.so

El patito de goma interno de tu IA cuando no puede patita de goma por sí solo.

¿Qué es Vibe Check?

En la era de la "codificación de vibraciones" , los agentes de IA ahora tienen capacidades increíbles, pero la pregunta ahora se ha trasladado:

"¿Puede mi agente de IA realmente realizar esta compleja tarea ?"

"¿Puede mi agente de IA entender que quiero escribir un programa simple , no una infraestructura para una empresa tecnológica multimillonaria ?"

Proporciona el momento esencial de "¡Espera... esto no es!" que los agentes de IA actualmente no tienen: una capa de supervisión autocorrectiva integrada. Es el servidor MCP definitivo para la comprobación de la cordura de Vibe Coder.

Evite errores en cascada en los flujos de trabajo de IA implementando interrupciones de patrones estratégicos.
Utiliza la herramienta llamada "Vibe Check" con LearnLM 1.5 Pro (Gemini API), optimizada para la pedagogía y la metacognición para mejorar la estrategia de flujo de trabajo compleja y evitar errores de visión de túnel.
Implementa "Vibe Distill" para fomentar la simplificación del plan, evitar soluciones de ingeniería excesiva y minimizar la deriva contextual en los agentes.
Bucles de retroalimentación de automejora: los agentes pueden registrar errores en "Vibe Learn" para mejorar la recuperación semántica y ayudar a la IA de supervisión a identificar patrones a lo largo del tiempo.

TLDR: Implemente un agente optimizado para detener a su agente y hacerle reconsiderar antes de que implemente con confianza algo incorrecto.

El problema: la inercia del patrón

En el movimiento de codificación vibrante, todos usamos LLM para generar, refactorizar y depurar nuestro código. Pero estos modelos tienen un defecto crítico: una vez que comienzan a seguir un camino de razonamiento, continúan incluso si este es claramente erróneo.

You: "Parse this CSV file"

AI: "First, let's implement a custom lexer/parser combination that can handle arbitrary 
     CSV dialects with an extensible architecture for future file formats..."

You: *stares at 200 lines of code when you just needed to read 10 rows*

Esta inercia del patrón conduce a:

🔄 Visión de túnel : Su agente se queda estancado en un enfoque, incapaz de ver alternativas.
📈 Aumento del alcance : las tareas simples evolucionan gradualmente hasta convertirse en soluciones a escala empresarial
🔌 Sobreingeniería : Añadir capas de abstracción a problemas que no las necesitan
❓ Desalineación : Resolver un problema adyacente pero diferente al que usted solicitó

Características: Herramientas de supervisión metacognitiva

Vibe Check agrega una capa metacognitiva a los flujos de trabajo de sus agentes con tres herramientas integradas:

🛑 comprobación de vibraciones

Mecanismo de interrupción de patrones que rompe la visión de túnel con el cuestionamiento metacognitivo:

vibe_check({
  "phase": "planning",           // planning, implementation, or review
  "userRequest": "...",          // FULL original user request 
  "plan": "...",                 // Current plan or thinking
  "confidence": 0.7              // Optional: 0-1 confidence level
})

⚓ vibra_distill

Punto de anclaje del metapensamiento que recalibra flujos de trabajo complejos:

vibe_distill({
  "plan": "...",                 // Detailed plan to simplify
  "userRequest": "..."           // FULL original user request
})

🔄 vibra_aprender

Bucle de retroalimentación de automejora que genera reconocimiento de patrones a lo largo del tiempo:

vibe_learn({
  "mistake": "...",              // One-sentence description of mistake
  "category": "...",             // From standard categories
  "solution": "..."              // How it was corrected
})

Vibe Check en acción

Antes de comprobar la vibración:

antes

Claude asume el significado de MCP a pesar de la ambigüedad, lo que lleva a que todos los pasos posteriores tengan esta suposición errónea.

Después de comprobar la vibración:

después

Se llama Vibe Check MCP y señala la ambigüedad, lo que obliga a Claude a reconocer esta falta de información y abordarla de manera proactiva.

Instalación y configuración

Instalación mediante herrería

Para instalar vibe-check-mcp-server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @PV-Bhat/vibe-check-mcp-server --client claude

Instalación manual mediante npm (recomendado)

# Clone the repo
git clone https://github.com/PV-Bhat/vibe-check-mcp-server.git
cd vibe-check-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Start the server
npm run start

Integración con Claude

Añade a tu claude_desktop_config.json :

"vibe-check": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/path/to/vibe-check-mcp/build/index.js"
  ],
  "env": {
    "GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY"
  }
}

Configuración del entorno

Cree un archivo .env en la raíz del proyecto:

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

Guía de indicaciones para agentes

Para lograr interrupciones de patrón efectivas, incluya estas instrucciones en el indicador de su sistema:

As an autonomous agent, you will:

Treat vibe_check as a critical pattern interrupt mechanism
ALWAYS include the complete user request with each call
Specify the current phase (planning/implementation/review)
Use vibe_distill as a recalibration anchor when complexity increases
Build the feedback loop with vibe_learn to record resolved issues

Cuándo utilizar cada herramienta

Herramienta	Cuándo utilizarlo
🛑 comprobación de vibraciones	Cuando su agente comienza a explicar los fundamentos de blockchain para una aplicación de tareas pendientes
⚓ vibra_distill	Cuando el plan de su agente tiene más viñetas anidadas que toda su especificación técnica
🔄 vibra_aprender	Después de haber guiado manualmente a su agente para que salga del abismo de la complejidad

Referencia de API

Consulte la Referencia técnica para obtener la documentación completa de la API.

Arquitectura

Vibe Check implementa una arquitectura metacognitiva de doble capa basada en principios de supervisión recursiva. Ideas clave:

Resistencia a la inercia del patrón : los agentes LLM demuestran naturalmente una propiedad similar al impulso en sus caminos de razonamiento, lo que requiere una intervención externa para redirigirlos.
Interrupciones de resonancia de fase : el cuestionamiento metacognitivo debe alinearse con la fase actual del agente (planificación/implementación/revisión) para lograr el máximo impacto correctivo.
Integración de la estructura de autoridad : se debe instar explícitamente a los agentes a tratar la retroalimentación metacognitiva externa como interrupciones de alta prioridad en lugar de sugerencias opcionales.
Mecanismos de compresión de anclajes : los flujos de razonamiento complejos deben destilarse en cadenas de anclaje mínimas que sirvan como puntos de recalibración efectivos.
Bucles de retroalimentación recursivos : todos los errores observados deben almacenarse y aprovecharse para construir modelos de fallas longitudinales que mejoren la eficacia de las interrupciones.

Para obtener más detalles sobre los principios de diseño subyacentes, consulte Filosofía .

Vibe Check en acción (continuación)

VC1

Documentación

Documento	Descripción
Estrategias de incitación de agentes	Técnicas detalladas para la integración de agentes
Integración avanzada	Encadenamiento de retroalimentación, niveles de confianza y más
Referencia técnica	Documentación completa de la API
Filosofía	Los principios de alineación de IA más profundos detrás de Vibe Check
Estudios de caso	Ejemplos reales de Vibe Check en acción

Contribuyendo

¡Agradecemos tus contribuciones a Vibe Check! Ya sea para corregir errores, añadir funciones o simplemente mejorar la documentación, consulta nuestras Pautas de Contribución para empezar.

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

Tools

Un sistema de interrupción de patrones metacognitivos que ayuda a evitar que los asistentes de IA empleen caminos de razonamiento demasiado complicados al proporcionar validación externa, orientación de simplificación y mecanismos de aprendizaje.

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