pensamiento de shannon
Un servidor MCP que demuestra la metodología sistemática de resolución de problemas de Claude Shannon. Este servidor proporciona una herramienta que ayuda a descomponer problemas complejos en ideas estructuradas siguiendo el enfoque de Shannon: definición de problemas, modelado matemático e implementación práctica.
Descripción general
Claude Shannon, conocido como el padre de la teoría de la información, abordó problemas complejos a través de una metodología sistemática:
- Definición del problema : despojar al problema de sus elementos fundamentales
- Restricciones : Identificar las limitaciones y límites del sistema
- Modelo : Desarrollar marcos matemáticos/teóricos
- Prueba/Validación : Validar mediante pruebas formales o pruebas experimentales.
- Implementación/Experimentación : Diseño y prueba de soluciones prácticas.
Este servidor MCP demuestra esta metodología como una herramienta que ayuda a guiar la resolución sistemática de problemas a través de estas etapas.
Instalación
NPX
{
"mcpServers": {
"shannon-thinking": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"server-shannon-thinking@latest"
]
}
}
}
Uso
El servidor proporciona una única herramienta llamada shannonthinking que estructura los pensamientos de resolución de problemas según la metodología de Shannon.
Cada pensamiento debe incluir:
- El contenido real del pensamiento
- Tipo (definición del problema/restricciones/modelo/prueba/implementación)
- Estimación del número de pensamientos y del total de pensamientos
- Nivel de confianza (incertidumbre: 0-1)
- Dependencias de pensamientos previos
- Supuestos explícitos
- Si es necesario otro paso de reflexión
Capacidades adicionales:
- Revisión : Los pensamientos pueden revisar los pasos anteriores a medida que evoluciona la comprensión.
- Revisar : marcar los pasos que necesitan volver a examinarse con nueva información
- Validación experimental : Apoyo a las pruebas empíricas junto con las pruebas formales
- Notas de implementación : Restricciones prácticas y soluciones propuestas
Ejemplo de uso
const thought = {
thought: "The core problem can be defined as an information flow optimization",
thoughtType: "problem_definition",
thoughtNumber: 1,
totalThoughts: 5,
uncertainty: 0.2,
dependencies: [],
assumptions: ["System has finite capacity", "Information flow is continuous"],
nextThoughtNeeded: true,
// Optional: Mark as revision of earlier definition
isRevision: false,
// Optional: Indicate step needs recheck
recheckStep: {
stepToRecheck: "constraints",
reason: "New capacity limitations discovered",
newInformation: "System shows non-linear scaling"
}
};
// Use with MCP client
const result = await client.callTool("shannonthinking", thought);
Características
- Resolución iterativa de problemas : admite revisiones y verificaciones a medida que evoluciona la comprensión.
- Validación flexible : combina pruebas formales con validación experimental
- Seguimiento de dependencias : rastrea explícitamente cómo los pensamientos se basan en los anteriores.
- Gestión de suposiciones : requiere una documentación clara de las suposiciones
- Niveles de confianza : cuantifica la incertidumbre en cada paso
- Comentarios enriquecidos : salida de consola formateada con codificación de colores, símbolos y resultados de validación
Desarrollo
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
# Run tests
npm test
# Watch mode during development
npm run watch
Esquema de herramientas
La herramienta acepta pensamientos con la siguiente estructura:
interface ShannonThought {
thought: string;
thoughtType: "problem_definition" | "constraints" | "model" | "proof" | "implementation";
thoughtNumber: number;
totalThoughts: number;
uncertainty: number; // 0-1
dependencies: number[];
assumptions: string[];
nextThoughtNeeded: boolean;
// Optional revision fields
isRevision?: boolean;
revisesThought?: number;
// Optional recheck field
recheckStep?: {
stepToRecheck: ThoughtType;
reason: string;
newInformation?: string;
};
// Optional validation fields
proofElements?: {
hypothesis: string;
validation: string;
};
experimentalElements?: {
testDescription: string;
results: string;
confidence: number; // 0-1
limitations: string[];
};
// Optional implementation fields
implementationNotes?: {
practicalConstraints: string[];
proposedSolution: string;
};
}
Cuándo utilizarlo
Este patrón de pensamiento es particularmente valioso para:
- Análisis de sistemas complejos
- Problemas de procesamiento de información
- Desafíos del diseño de ingeniería
- Problemas que requieren marcos teóricos
- Problemas de optimización
- Sistemas que requieren implementación práctica
- Problemas que necesitan refinamiento iterativo
- Casos en los que la validación experimental complementa la teoría