remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

Leverages Google's LearnLM/Gemini API to provide metacognitive guidance for Claude, analyzing thinking processes and offering targeted advice to improve reasoning outcomes.

智慧层MCP

由 LearnLM 提供支持的 Claude 元认知顾问。

概述

智慧层 MCP 是一个专门的模型上下文协议服务器，旨在增强 Claude 的推理能力。它创建了一个“智慧层”，充当 Claude 的战略提问者、顾问和复杂性降低者，帮助 Claude 避免重复犯错并取得更好的结果。

特征

战略元认知顾问：分析克劳德的思维过程并提供有针对性的建议
计划提炼：强制进行极其简化的总结，以保证清晰度和重点
错误追踪：从过去的错误中吸取教训，避免将来再次犯错
LearnLM 集成：由 Google 的 LearnLM/Gemini API 提供支持，用于元认知指导

工具

1. wisdom_advise

一位不受约束的战略顾问，就像一位富有挑战性的导师：

采用原始、未经过滤的背景来避免克劳德的认知偏见
提供用户对齐检查并降低复杂性
提出突破模式的问题和观点
建议使用合适的 MCP 工具
从过去的错误模式中吸取教训

<use_mcp_tool>
<server_name>wisdom</server_name>
<tool_name>wisdom_advise</tool_name>
<arguments>
{
  "plan": "My current plan is...",
  "userRequest": "Original request from user",
  "thinkingLog": "Raw sequential thinking output",
  "availableTools": ["tool1", "tool2"]
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

2. wisdom_canvas

最终计划的提炼工具：

强制超简化计划表述
包括“为什么”部分来证明方法的合理性
在实施之前创建检查点
执行过程中作为参考

<use_mcp_tool>
<server_name>wisdom</server_name>
<tool_name>wisdom_canvas</tool_name>
<arguments>
{
  "plan": "Detailed plan to distill",
  "userRequest": "Original request from user"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

3. 智慧日志

错误跟踪系统：

一句话描述所犯的错误和纠正的错误
对重复出现的错误进行分类和统计
创建持续的学习反馈循环
由 LearnLM 阅读，提供有针对性的指导

<use_mcp_tool>
<server_name>wisdom</server_name>
<tool_name>wisdom_log</tool_name>
<arguments>
{
  "mistake": "One-sentence description of the mistake",
  "category": "mistake-category",
  "solution": "How it was corrected"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

安装

先决条件

Node.js（v18.0.0 或更高版本）
npm（v7.0.0 或更高版本）
用于 LearnLM 功能的 Gemini API 密钥

安装步骤

# Install globally
npm install -g wisdom-layer-mcp

# Or run directly
npx wisdom-layer-mcp

MCP 配置

将服务器添加到您的 MCP 设置文件中。对于 Claude/Cline，通常位于：

对于 Claude Desktop： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
对于 VSCode Cline： ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json (Linux)

添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "wisdom": {
      "command": "wisdom-layer-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

使用模式

Claude 的理想使用模式：

克劳德运用顺序思维制定初步计划
Claude 使用原始上下文调用 wisdom_advise
Claude 根据 LearnLM 的建议改进了其方法
Claude 最终选择了 wisdom_canvas 来实现超清晰效果
克劳德实施解决方案
克劳德在 wisdom_log 中记录所有学到的经验教训

这就创建了一个元认知层，帮助克劳德更好地思考自己的思维。

发展

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/wisdom-layer-mcp.git
cd wisdom-layer-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Start development mode
npm run dev

执照

麻省理工学院

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

克劳德的元认知顾问，提供战略指导、计划提炼和错误追踪，以增强克劳德的推理能力。

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