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.
Deep Thinking Assistant - Gemini MCP 서버
깊은 사고와 분석을 제공하는 Gemini API 기반 MCP 서버입니다. AI 에디터 모델과 연계하여 보다 깊은 분석과 통찰력을 제공합니다.
특징
- 다각적인 관점에서 문제 분석
- 비판적 사고와 창조적 사고의 통합
- 실용적이고 구체적인 제안
- 기존 지식의 통합과 새로운 관점 제공
- 컨텍스트에 따라 적절한 상세도 조정
- 제안된 솔루션의 비판적 분석 및 개선 제안
프로젝트 구조
설정
- 종속성 설치:
- 환경 변수 설정:
.env파일을 만들고 다음 내용을 설정합니다.
사용방법
서버 시작:
사용 가능한 도구
deep_thinking_agent
문제 해결을 위한 사고 과정을 심화하고 착안점을 제시합니다. 이 도구는 문제에 대한 깊은 이해와 다각적인 분석을 제공하고 더 나은 솔루션을 도출하기 위한 지침을 제시합니다.
매개변수:
instructions: 사용자의 지시(필수)context: 사고 프로세스 컨텍스트(필수)model: 사용할 모델명(기본값: "gemini-2.0-flash")
enhancement_agent
코드의 개선점을 분석하고 구체적인 제안을 합니다. 이 도구는 코드의 품질, 성능, 서비스 가능성 등의 관점에서 포괄적인 분석을 수행하고 실용적인 개선 제안을 제공합니다.
매개변수:
instructions: 검토 대상 코드에 대한 지시 (필수)code: 코드 목록(필수)model: 사용할 모델명(기본값: "gemini-2.0-flash")temperature: 생성시 온도 파라미터(기본값: 0.7)
final_review_agent
최종 코드 검토를 실시하고 개선점을 제시합니다. 이 도구는 제안된 변경과 개선점을 비판적으로 분석하여 잠재적인 문제와 추가 최적화 기회를 파악합니다.
매개변수:
instructions: 검토 대상 코드에 대한 지시 (필수)code: 코드 목록(필수)model: 사용할 모델명(기본값: "gemini-2.0-flash")temperature: 생성시 온도 파라미터(기본값: 0.7)
사용 예
- 생각 과정의 심화:
- 코드 개선 제안:
- 최종 리뷰:
기본 시스템 프롬프트
사고 지원 프롬프트
서버는 다음 원칙에 따라 사고를 돕습니다.
- 문제 이해와 구조화 사고
- 시스템 사고로 전체 이미지 파악
- MECE에 의한 문제의 분해
- 인과관계 분석(Why-Why 분석, 특성요인도)
- 이해관계자 분석 및 요구사항 정리
- 솔루션 설계 및 평가
- 디자인 패턴과 아키텍처 원칙 적용
- 트레이드 오프 정량적 평가 (비용 대 베니핏)
- 위험 분석 및 대책(FMEA 기법)
- 실현 가능성 검증(PoC 전략)
- 기술적 우수성 추구
- 클린 아키텍처의 원칙, 느슨한 결합 및 고 응집, 의존성의 적절한 방향성 및 인터페이스 추상화
- 코드 품질 최적화, 가독성 및 유지 보수성, 성능 및 확장 성, 보안 및 견고성
- 테스트 전략 설계, 테스트 피라미드 고려, 경계 값, 에지 케이스, 자동화 및 지속적인 검증
- 혁신과 창조적 사고
- 래터럴 싱킹 활용
- SCAMPER 메소드를 통한 아이디어 전개
- 제약을 활용한 창조적 문제 해결
- 신기술과 레거시 시스템의 통합
- 구현 및 배포 최적화
- 단계적 구현 전략
- 기술 부채 관리 및 상환 계획
- 변경 영향 분석
- 배포 위험 최소화
- 지속적인 개선과 학습
- KPI 및 지표 설정
- 피드백 루프 설정
- 지식의 체계화와 공유
- PDCA 사이클 실천
- 커뮤니케이션과 협업
- 기술적 설명의 명확화
- 문서 구조화
- 팀 간의 지식 공유
- 리뷰 및 피드백 홍보
답변 분석 프롬프트
답변 분석은 다음 관점에서 이루어집니다.
- 논리적 무결성과 무결성
- 전제 조건 및 제약의 타당성
- 논리 배포의 일관성
- 결론의 도출 과정
- 간과된 요소 식별
- 반증 가능성 검증
- 기술적 실현 가능성과 최적성
- 알고리즘과 데이터 구조의 적합성
- 시스템 아키텍처의 견고성
- 성능 및 확장성
- 보안 및 신뢰성
- 유지 보수성과 확장성
- 구현 및 운영
- 개발 효율과 생산성
- 운영 부하 및 비용
- 모니터링 및 장애 대응
- 버전 관리 및 배포
- 팀 협업의 효과
- 위험과 도전
- 기술적 제약과 한계
- 보안 취약성
- 성능 병목
- 종속성의 복잡성
- 잠재적인 기술적 부채
- 비즈니스 가치와 영향
- 개발 및 운영 비용
- 시장 투입까지의 시간
- 사용자 경험에 미치는 영향
- 비즈니스 요구 사항과의 무결성
- 경쟁 우위에 기여
분석 결과 구성:
- 제안의 강점
- 기술적 이점
- 구현 효율성
- 비즈니스 가치
- 혁신적인 요소
- 개선이 필요한 영역
- 기술적 과제
- 구현 위험
- 운영상의 우려
- 확장성 제한
- 구체적인 개선 제안
- 단기적인 개선
- 중장기 최적화
- 대체 접근법
- 모범 사례 적용
- 추가 고려 사항
- 에지 케이스 및 예외 처리
- 미래의 확장성
- 보안 고려 사항
- 성능 최적화
- 구현 로드맵
- 작업 우선 순위 지정
- 이정표 설정
- 성공 지표(KPI) 정의
- 위험 완화 전략
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An OpenAI API-based MCP server that provides deep thinking and analysis capabilities, integrating with AI editor models to deliver comprehensive insights and practical solutions.