🚦 지점 사고 MCP 도구
새로운 소식(2025-04):
고급 시각화: 클러스터링(k-평균/차수), 중심성 오버레이, 에지 번들링, 작업 ��� 우선순위에 대한 에이전트 오버레이
에이전트 캐시 및 프리페치: 임베딩, 요약, 분석 및 사전 에이전트 캐시 워밍을 위한 LRU+TTL 캐시
향상된 분석: 실시간, 다중 지점 및 focusNode 지원, 에이전트 최적화 메타데이터
에이전트와 사용자를 위한 업그레이드된 문서화 및 온보딩
특징
🌳 지점 관리: 다양한 사고의 흐름을 만들고, 집중하고, 탐색하세요
🔗 교차 참조: 여러 가지 분야(입력, 채점)에서 관련된 생각을 연결합니다.
💡 AI 인사이트: 자동 인사이트 및 요약 생성
🧠 의미 검색: 임베딩을 사용하여 관련된 생각을 찾으세요
📊 고급 시각화:
노드 클러스터링(k-평균/차수)
중심성 오버레이(가까움, 사이성)
에지 번들링
작업 오버레이(상태, 우선순위, 다음 작업)
모든 노드/에지에 대한 에이전트 오버레이 및 메타데이터
FocusNode 및 다중 분기 시각화
⚡ 에이전트 캐시 및 프리페치:
임베딩, 요약, 분석을 위한 LRU+TTL 캐시
에이전트 워크플로에 대한 사전 캐시 워밍
🗂️ 영구 저장소: 쿼리 가능하고 확장 가능하며 생각을 절대 잃지 않습니다.
🔄 실시간 및 다중 지점: 여러 지점과 노드를 실시간으로 시각화하고 분석합니다.
🛠️ 프로덕션 등급: 강력한 오류 처리, 성능 최적화 및 에이전트/인간 친화적 API
🛠️ 기술 스택
노드.js (18세 이상)
타입스크립트 (4.x)
@dagrejs/graphlib : 그래프 구조, 알고리즘 및 분석
ml-kmeans : 시각화를 위한 클러스터링
lru-cache : 임베딩, 요약, 분석을 위한 LRU+TTL 캐싱
@xenova/transformers : 임베딩 및 요약 파이프라인
@modelcontextprotocol/sdk : MCP 프로토콜 및 에이전트 통합
chalk : CLI 출력 스타일링
인어 : 간트/로드맵 시각화
pnpm : 빠른 종속성 관리
로드맵(간트)
지엑스피1
목차
왜 지점 사고방식을 가져야 할까요?
Agentic by Design: 인간과 AI 워크플로우에 맞춰 구축되었으며 모든 명령이 에이전트 친화적입니다.
진정한 분기: 아이디어, 코드, 작업을 병렬로 구성하고, 교차 연결하고, 추론합니다.
AI 네이티브: 의미 검색, 자동 요약, 통찰력 생성 기능을 즉시 제공합니다.
지속적이고 시각적: 생각을 잃지 마세요. 모든 것은 쿼리 가능하고, 시각화 가능하며, 확장 가능합니다.
요약
Branch-Thinking MCP 도구는 분기화된 사고, 작업, 코드 및 지식을 관리, 시각화 및 추론하는 고급 에이전트 플랫폼입니다. AI 에이전트와 사람 모두 강력한 분기 기반 패러다임을 사용하여 복잡한 프로젝트를 구성하고, 아이디어를 교차 연결하고, 인사이트 생성을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 시맨틱 검색, 시각화 및 지속적인 작업/코드 관리 기능을 통해 차세대 협업 및 자율 워크플로를 구현하도록 설계되었습니다.
Branch-Thinking MCP 도구는 분기화된 사고, 작업, 코드 및 지식을 관리, 시각화 및 추론하는 고급 에이전트 플랫폼입니다. AI 에이전트와 사람 모두 강력한 분기 기반 패러다임을 사용하여 복잡한 프로젝트를 구성하고, 아이디어를 교차 연결하고, 인사이트 생성을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 시맨틱 검색, 시각화 및 지속적인 작업/코드 관리 기능을 통해 차세대 협업 및 자율 워크플로를 구현하도록 설계되었습니다.
건축과 흐름
빠른 시작
몇 초 만에 실행 가능:
시작하기
1. 복제 및 설치
2. 구성(선택 사항)
Claude Desktop 통합을 위해 claude_desktop_config.json
에 다음을 추가하세요.
3. 실행
실제 사용 레시피
1. 지식 수집 및 연결
2. 에이전트 작업 추출
3. 통찰력을 위한 시각화
🧑💻 실제 사례: Agentic Workflow
[branchId]
와[thoughtIdX]
list
와history
의 실제 ID로 바꿉니다.
명령 참조
지점 관리
명령 | 설명 |
| 상태가 있는 모든 지점 표시 |
| 지점으로 포커스 전환 |
| 생각의 역사를 보여주세요 |
| AI 지점 요약 |
| 지점별 AI 검토 |
| 연결의 시각적 그래프 |
사고와 통찰 경영
명령 | 설명 |
| AI가 생성한 통찰력을 얻으세요 |
| 교차 참조 표시 |
| 허브 생각 목록 |
| 비슷한 생각을 찾아보세요 |
| 두 가지 생각을 연결하세요 |
| 코드 조각 저장 |
| 검색 코드 조각 |
| 생각을 문서화하다 |
작업 관리
명령 | 설명 |
| 실행 가능한 항목 추출 |
| 작업 목록/필터링 |
| 작업 상태 업데이트 |
| 작업 요약 |
AI와 지식
명령 | 설명 |
| 지식베이스에서 AI 답변 |
모범 사례
깔끔한 컨텍스트를 보장하려면 항상
create-branch
로 시작하세요.list
과focus
활용해 프로젝트나 사고의 흐름을 탐색하세요.AI가 생성한 맥락을 얻기 위해 여러 가지 생각을 추가한 후
summarize-branch
및insights
활용합니다.link-thoughts
사용하여 아이디어, 작업 또는 코드를 명확하게 연결하여 더욱 풍부한 의미 그래프를 만듭니다.코드를 변경한 후에는 항상
pnpm lint
와pnpm build
실행하여 오류를 일찍 잡으세요.복잡한 목표를 일련의 생각/업무/통찰력 명령으로 분해합니다.
반복하고 적응하세요. 요약, 검토, 시각화를 통해 얻은 피드백을 활용하여 다음 작업을 개선하세요.
정확한 결과를 얻으려면 매개변수(branchId, status, assignee 등)를 명시적으로 지정하세요.
창의성을 키우고 아이디어를 연결하기 위해 교차 참조와 멀티홉 링크를 활용하세요.
최상의 결과를 얻으려면 에이전트(클로드, GPT-4 등)에게 "단계별로 생각"하거나 "생각의 사슬을 활용"하라고 지시하세요.
보안
모든 영구 데이터는 로컬에 저장됩니다(기본값: 프로젝트 디렉토리 또는
MCP_STORAGE_PATH
)구성하지 않는 한 외부 API 호출은 없습니다.
에이전트/사용자는 저장된 생각과 작업의 개인 정보 보호에 책임이 있습니다.
보안 문제를 보고하려면 문제를 개설 하거나 관리자에게 이메일을 보내주세요.
문제 해결 및 FAQ
질문: 도구가 응답하지 않습니다! 답변: MCP 서버 로그를 확인하고 구성이 올바른지 확인하세요.
질문: 저장소를 어떻게 재설정하나요? 답변: 영구 저장소 디렉터리를 삭제하거나 이동하세요(config 참조).
질문: 새 명령을 추가하려면 어떻게 해야 하나요? 답변: src/index.ts
에서 handleCommand
확장하고 README에 문서화하세요.
접근성 및 국제화
모든 배지/이미지에는 설명적인 대체 텍스트가 있습니다.
기본 언어는 영어입니다. 번역에 대한 기여를 환영합니다.
이 도구의 현지화에 도움을 주고 싶으시다면 PR이나 이슈를 공개해 주세요.
기여하다
기여, 이슈, 기능 요청을 환영합니다! GitHub에 PR이나 이슈를 등록해 주세요.
이 저장소를 포크하세요
새로운 브랜치를 생성합니다(
git checkout -b feature/your-feature
)변경 사항을 커밋하세요
지점으로 밀어 넣기
풀 리퀘스트 열기
참고문헌 및 관련 프로젝트
크레딧
컨셉 및 테스트: @ssdeanx
핵심 코드 생성: Claude, GPT-4 및 Cascade
구현, 수정 및 문서: @ssdeanx
특허
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Tools
브랜치 탐색, 관련 사고 간 교차 참조, 핵심 포인트에서 통찰력 생성 등의 기능을 통해 여러 사고 흐름을 관리할 수 있는 MCP 서버입니다.
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