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Deep Thinking Assistant

by shark-bot-0118
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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

  • Uses .env files for configuration, specifically for storing API keys such as the OpenAI API key required for the server's operation.

  • Integrates with OpenAI API to provide deep thinking and analysis capabilities, supporting multiple AI models including o3-mini and gpt-4 for problem solving, code enhancement, and code review.

Asistente de pensamiento profundo - Servidor Gemini MCP

Un servidor MCP basado en API de Gemini que proporciona análisis y pensamiento profundo. Trabaje con modelos en el Editor de IA para proporcionar análisis y conocimientos más profundos.

Características

  • Análisis de problemas desde múltiples perspectivas
  • Integrando el pensamiento crítico y creativo
  • Propuestas prácticas y concretas
  • Integrar los conocimientos existentes y aportar nuevas perspectivas
  • Granularidad precisa y sensible al contexto
  • Análisis crítico de la solución propuesta y sugerencias de mejora

Estructura del proyecto

dive_deep/ ├── logs/ # ログファイルディレクトリ ├── dive_deep_server.py # メインサーバーファイル ├── logger_config.py # ロギング設定 ├── prompts.py # プロンプト定義 ├── requirements.txt # 依存関係 ├── .env # 環境変数設定 └── README.md # ドキュメント

configuración

  1. Instalar dependencias:
pip install -r requirements.txt
  1. Establecer variables de entorno: Cree un archivo .env con el siguiente contenido:
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash

Cómo utilizar

Iniciar el servidor:

python dive_deep_server.py

Herramientas disponibles

agente de pensamiento profundo

Profundizaremos en el proceso de pensamiento para resolver problemas y brindaremos una perspectiva. La herramienta proporciona una comprensión profunda y un análisis multifacético del problema y ofrece pautas para llegar a mejores soluciones.

Parámetros:

  • instructions : Instrucciones del usuario (obligatorio)
  • context : el contexto de tu proceso de pensamiento (obligatorio)
  • model : el nombre del modelo a utilizar (predeterminado: "gemini-2.0-flash")

agente de mejora

Analizaremos su código y le brindaremos sugerencias específicas para mejorarlo. La herramienta realiza un análisis exhaustivo de su código en términos de calidad, rendimiento, capacidad de mantenimiento y más, y ofrece sugerencias prácticas para mejorar.

Parámetros:

  • instructions : instrucciones para el código que se está revisando (obligatorio)
  • code : Una lista de códigos (obligatorio)
  • model : el nombre del modelo a utilizar (predeterminado: "gemini-2.0-flash")
  • temperature : parámetro de temperatura en la generación (predeterminado: 0,7)

agente de revisión final

Realizaremos una revisión final del código y brindaremos sugerencias para mejorarlo. La herramienta analiza críticamente los cambios y mejoras propuestos para identificar posibles problemas y oportunidades para una mayor optimización.

Parámetros:

  • instructions : instrucciones para el código que se está revisando (obligatorio)
  • code : Una lista de códigos (obligatorio)
  • model : el nombre del modelo a utilizar (predeterminado: "gemini-2.0-flash")
  • temperature : parámetro de temperatura en la generación (predeterminado: 0,7)

Ejemplo de uso

  1. Profundizando el proceso de pensamiento:
response = deep_thinking_agent( instructions="このアルゴリズムの最適化方法を考えてください", context="現在の実装では時間計算量がO(n^2)となっています", model="gemini-2.0-flash" )
  1. Sugerencias para mejorar el código:
response = enhancement_agent( instructions="このコードのパフォーマンスを改善してください", code=["def example():\n # コード内容"], model="gemini-2.0-flash" )
  1. Revisión final:
response = final_review_agent( instructions="実装された改善案の最終確認をお願いします", code=["def improved_example():\n # 改善されたコード"], model="gemini-2.0-flash" )

Indicador de sistema predeterminado

Indicaciones de apoyo al pensamiento

El servidor le guiará a través de los siguientes pasos:

  1. Comprensión de problemas y pensamiento estructurado
    • Comprender el panorama general a través del pensamiento sistémico
    • Descomponiendo un problema usando MECE
    • Análisis causal (análisis de por qué-por qué, diagrama de espina de pescado)
    • Análisis de las partes interesadas y organización de los requisitos
  2. Diseño y evaluación de soluciones
    • Aplicación de patrones de diseño y principios arquitectónicos
    • Evaluación cuantitativa de las compensaciones (costo vs. beneficio)
    • Análisis de riesgos y contramedidas (método FMEA)
    • Verificación de viabilidad (estrategia PoC)
  3. Búsqueda de la excelencia técnica
    • Principios de arquitectura limpia, acoplamiento flexible y alta cohesión, dirección adecuada de las dependencias, abstracción de la interfaz
    • Optimización de la calidad del código - Legibilidad y mantenibilidad - Rendimiento y escalabilidad - Seguridad y robustez
    • Diseño de una estrategia de pruebas, considerando la pirámide de pruebas, valores límite y casos límite, automatización y verificación continua
  4. Innovación y pensamiento creativo
    • Utilice el pensamiento lateral
    • Desarrollo de ideas utilizando el método SCAMPER
    • Resolución creativa de problemas utilizando restricciones
    • Integración de nuevas tecnologías con sistemas heredados
  5. Optimización de la implementación y el despliegue
    • Estrategia de implementación por fases
    • Gestión de deuda técnica y planes de pago
    • Análisis del impacto del cambio
    • Minimizar los riesgos de implementación
  6. Mejora continua y aprendizaje
    • Establecer KPI y métricas
    • Establecer un ciclo de retroalimentación
    • Sistematizar y compartir conocimientos
    • Ciclo PDCA
  7. Comunicación y colaboración
    • Aclaración técnica
    • Estructuración del documento
    • Intercambio de conocimientos entre equipos
    • Facilitar revisiones y comentarios

Pregunta de análisis de respuesta

Sus respuestas serán analizadas según los siguientes criterios:

  1. Coherencia lógica y completitud
    • Validez de supuestos y restricciones
    • Consistencia del desarrollo lógico
    • El proceso de sacar conclusiones
    • Identificación de elementos pasados por alto
    • Prueba de falsabilidad
  2. Viabilidad técnica y optimalidad
    • Adecuación de algoritmos y estructuras de datos
    • Robustez de la arquitectura del sistema
    • Rendimiento y escalabilidad
    • Seguridad y confiabilidad
    • Mantenibilidad y extensibilidad
  3. Implementación y operación
    • Eficiencia y productividad del desarrollo
    • Carga operativa y costos
    • Monitoreo y resolución de problemas
    • Control de versiones e implementación
    • Colaboración eficaz en equipo
  4. Riesgos y desafíos
    • Restricciones y limitaciones técnicas
    • Vulnerabilidades de seguridad
    • Cuellos de botella en el rendimiento
    • Complejidad de dependencia
    • Deuda técnica potencial
  5. Valor e impacto empresarial
    • Costos de desarrollo y operación
    • Tiempo de comercialización
    • Impacto en la experiencia del usuario
    • Alineación con los requisitos del negocio
    • Contribuir a la ventaja competitiva

Los resultados del análisis consisten en:

  1. Fortalezas de la propuesta
    • Ventajas técnicas
    • Eficiencia de implementación
    • Valor empresarial
    • Elementos innovadores
  2. Áreas de mejora
    • Desafíos técnicos
    • Riesgos de implementación
    • Preocupaciones operativas
    • Limitaciones de escalabilidad
  3. Propuestas de mejora específicas
    • Mejoras a corto plazo
    • Optimización a medio y largo plazo
    • Enfoque alternativo
    • Aplicando las mejores prácticas
  4. Consideraciones adicionales
    • Casos extremos y manejo de excepciones
    • Escalabilidad futura
    • Consideraciones de seguridad
    • Optimización del rendimiento
  5. Hoja de ruta de implementación
    • Priorización de tareas
    • Establecimiento de hitos
    • Definir métricas de éxito (KPI)
    • Estrategias de mitigación de riesgos

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Un servidor MCP basado en API de OpenAI que proporciona capacidades de análisis y pensamiento profundo, integrándose con modelos de editor de IA para brindar información completa y soluciones prácticas.

  1. 特徴
    1. プロジェクト構造
      1. セットアップ
        1. 使用方法
          1. 利用可能なツール
            1. deep_thinking_agent
            2. enhancement_agent
            3. final_review_agent
          2. 使用例
            1. デフォルトのシステムプロンプト
              1. 思考支援プロンプト
              2. 回答分析プロンプト
            ID: q6o4pu8uem