🚦 지점 사고 MCP 도구
새로운 소식(2025-04):
- 고급 시각화: 클러스터링(k-평균/차수), 중심성 오버레이, 에지 번들링, 작업 및 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:
pnpm install # Recommended for speed (or npm install)
pnpm build
node dist/index.js --help # See available commands
시작하기
1. 복제 및 설치
git clone https://github.com/your-org/branch-thinking-mcp.git
cd branch-thinking-mcp
pnpm install # Or npm install
pnpm build # Or npm run build
2. 구성(선택 사항)
Claude Desktop 통합을 위해 claude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요.
"branch-thinking": {
"command": "node",
"args": [
"/your-custom-mcp-dir-here/branch-thinking/dist/index.js"
]
}
3. 실행
실제 사용 레시피
1. 지식 수집 및 연결
# Batch capture meeting notes
add-thought dev "Discussed semantic search improvements" note
add-thought dev "Agreed to refactor API" decision
# Link related thoughts
link-thoughts t1 t2 supports "API refactor supports search improvements"
2. 에이전트 작업 추출
# Extract and manage tasks from a research branch
extract-tasks research
list-tasks research open
update-task-status task-1 in_progress
3. 통찰력을 위한 시각화
# Generate and interpret a knowledge graph
visualize dev
# Review AI-generated summary
summarize-branch dev
🧑💻 실제 사례: Agentic Workflow
# 1. Create a new branch for your project or idea
create-branch "AI Research"
# 2. Add thoughts and observations
add-thought [branchId] "Explore semantic search for agent workflows" analysis
add-thought [branchId] "Test cross-linking and summarization" observation
# 3. Link related thoughts
link-thoughts [thoughtId1] [thoughtId2] supports "Thought 2 validates Thought 1"
# 4. See your knowledge graph
visualize [branchId]
# 5. Extract tasks and get AI review
extract-tasks [branchId]
review-branch [branchId]
[branchId] 와 [thoughtIdX] list 와 history 의 실제 ID로 바꿉니다.
명령 참조
지점 관리
| 명령 | 설명 |
|---|
list | 상태가 있는 모든 지점 표시 |
focus [branchId] | 지점으로 포커스 전환 |
history [branchId?] | 생각의 역사를 보여주세요 |
summarize-branch [branchId?] | AI 지점 요약 |
review-branch [branchId?] | 지점별 AI 검토 |
visualize [branchId?] | 연결의 시각적 그래프 |
사고와 통찰 경영
| 명령 | 설명 |
|---|
insights [branchId?] | AI가 생성한 통찰력을 얻으세요 |
crossrefs [branchId?] | 교차 참조 표시 |
hub-thoughts [branchId?] | 허브 생각 목록 |
semantic-search [query] | 비슷한 생각을 찾아보세요 |
link-thoughts [from] [to] [type] [reason?] | 두 가지 생각을 연결하세요 |
add-snippet [content] [tags] | 코드 조각 저장 |
snippet-search [query] | 검색 코드 조각 |
doc-thought [thoughtId] | 생각을 문서화하다 |
작업 관리
| 명령 | 설명 |
|---|
extract-tasks [branchId?] | 실행 가능한 항목 추출 |
list-tasks [branchId] [status] [assignee] [due] | 작업 목록/필터링 |
update-task-status [taskId] [status] | 작업 상태 업데이트 |
summarize-tasks [branchId] | 작업 요약 |
AI와 지식
| 명령 | 설명 |
|---|
ask [question] | 지식베이스에서 AI 답변 |
모범 사례
- 깔끔한 컨텍스트를 보장하려면 항상
create-branch 로 시작하세요. list 과 focus 활용해 프로젝트나 사고의 흐름을 탐색하세요.- AI가 생성한 맥락을 얻기 위해 여러 가지 생각을 추가한 후
summarize-branch 및 insights 활용합니다. link-thoughts 사용하여 아이디어, 작업 또는 코드를 명확하게 연결하여 더욱 풍부한 의미 그래프를 만듭니다.- 코드를 변경한 후에는 항상
pnpm lint 와 pnpm 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
MIT