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qualityProvides a tool for dynamic and reflective problem-solving by breaking complex problems into manageable steps with support for revision, branching, and hypothesis generation.
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섀넌-생각하다
클로드 섀넌의 체계적인 문제 해결 방법론을 보여주는 MCP 서버입니다. 이 서버는 섀넌의 문제 정의, 수학적 모델링, 그리고 실제 구현 방식에 따라 복잡한 문제를 구조화된 사고로 분해하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다.
개요
정보 이론의 아버지로 알려진 클로드 섀넌은 체계적인 방법론을 통해 복잡한 문제에 접근했습니다.
문제 정의 : 문제의 근본 요소만 추출
제약 조건 : 시스템 제한 사항 및 경계 식별
모델 : 수학적/이론적 프레임워크 개발
증명/검증 : 공식적인 증명이나 실험적 테스트를 통해 검증합니다.
구현/실험 : 실용적인 솔루션 설계 및 테스트
이 MCP 서버는 이러한 단계를 통해 체계적인 문제 해결을 안내하는 도구로서 이 방법론을 보여줍니다.
설치
엔피엑스
지엑스피1
용법
이 서버는 섀넌의 방법론에 따라 문제 해결에 대한 사고를 구조화하는 shannonthinking 이라는 단일 도구를 제공합니다.
각 생각에는 다음이 포함되어야 합니다.
실제 생각의 내용
유형(문제 정의/제약 조건/모델/증명/구현)
생각의 개수와 총 생각의 추정
신뢰 수준(불확실성: 0-1)
이전 생각에 대한 종속성
명시적 가정
또 다른 사고 단계가 필요한가
추가 기능:
수정 : 이해가 발전함에 따라 생각은 이전 단계를 수정할 수 있습니다.
재확인 : 새로운 정보로 재검토가 필요한 단계를 표시합니다.
실험적 검증 : 형식적 증명과 함께 경험적 테스트 지원
구현 참고 사항 : 실제 제약 조건 및 제안된 솔루션
사용 예
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);
특징
반복적 문제 해결 : 이해가 발전함에 따라 수정 및 재확인을 지원합니다.
유연한 검증 : 공식적 증명과 실험적 검증을 결합합니다.
종속성 추적 : 생각이 이전 생각을 어떻게 기반으로 구축되는지 명시적으로 추적합니다.
가정 관리 : 가정에 대한 명확한 문서화가 필요합니다.
신뢰 수준 : 각 단계의 불확실성을 정량화합니다.
풍부한 피드백 : 색상 코딩, 기호 및 검증 결과가 포함된 형식화된 콘솔 출력
개발
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
# Run tests
npm test
# Watch mode during development
npm run watch
도구 스키마
이 도구는 다음과 같은 구조의 생각을 수용합니다.
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;
};
}
언제 사용할 것인가
이러한 사고 패턴은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.
복잡계 분석
정보처리 문제
엔지니어링 설계 과제
이론적 틀을 필요로 하는 문제
최적화 문제
실제 구현이 필요한 시스템
반복적인 개선이 필요한 문제
실험적 검증이 이론을 보완하는 경우
Tools
클로드 섀넌의 문제 해결 방법론을 구현하여 복잡한 문제를 문제 정의, 제약 조건, 모델링, 검증, 구현을 포함한 구조화된 단계로 분해하는 데 도움이 되는 도구입니다.
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