A
securityA
licenseA
qualityAn MCP server for navigating thought processes using branches, supporting thought cross-references and priority tracking to enhance insight generation and structured idea exploration.
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1
43
MIT License
🧠 Arquitecto neuronal (NA) | Herramienta de pensamiento ramificado MCP
Una herramienta MCP que permite el pensamiento y el análisis estructurados en múltiples plataformas de IA a través de la gestión de sucursales, el análisis semántico y la mejora cognitiva.
📚 Índice de contenidos
🤖 Plataformas compatibles
Plataforma | Estado | Integración |
✅ | Soporte nativo | |
✅ | A través de la extensión MCP | |
✅ | Integración directa | |
🚧 | En desarrollo | |
✅ | Herramienta CLI | |
✅ | Soporte nativo |
🎯 Descripción general
Neural Architect mejora las interacciones de IA a través de:
🌳 Gestión del pensamiento multidisciplinar
🔍 Análisis semántico multiplataforma
⚖️ Detección de sesgo universal
📊 Análisis estandarizado
🔄 Aprendizaje adaptativo
🔌 Optimizaciones específicas de la plataforma
Requisitos del sistema
Componente | Requisito | Notas |
Node.js | ≥18.0.0 | Requerido para el protocolo MCP |
Mecanografiado | ≥5.3.0 | Para seguridad de tipos |
Memoria | ≥512 MB | Recomendado: 1 GB |
Almacenamiento | ≥100 MB | Para almacenamiento en caché y análisis |
Red | Baja latencia | <50ms recomendado |
Métricas clave
Categoría | Actual | Objetivo | Estado |
Tiempo de respuesta | <100 ms | <50 ms | 🚧 |
Procesamiento del pensamiento | 1000/seg | 2000/seg | 🚧 |
Dimensiones vectoriales | 384 | 512 | ⏳ |
Exactitud | 95% | 98% | 🚧 |
Cobertura de la plataforma | 5/6 | 6/6 | 🚧 |
🎯 Estado de integración de MCP
Implementación actual
Estado | Característica | Descripción |
✅ | Protocolo MCP | Compatibilidad total con la arquitectura servidor/cliente MCP |
✅ | Transporte de Studio | Canal de comunicación de E/S estándar |
✅ | Registro de herramientas | Registro automático con Claude |
✅ | Procesamiento del pensamiento | Manejo estructurado del pensamiento |
🚧 | Actualizaciones en tiempo real | Retroalimentación en vivo durante el procesamiento del pensamiento |
⏳ | Soporte multimodelo | Compatibilidad con otros LLM |
Próximas funciones de MCP
🔄 Soporte de respuesta en streaming
🔌 Sistema de complementos para adaptadores específicos del modelo
Comunicación entre herramientas
📊 Modelar la conciencia del contexto
🎯 Cronograma del proyecto (Gantt)
gantt
title Neural Architect Development Timeline
dateFormat YYYY-MM-DD
axisFormat %b-%d
todayMarker on
section Completed
v0.1.0 Initial Release :done, v1, 2025-01-15, 2025-01-30
Core MCP Protocol :done, mcp, 2025-02-01, 2025-02-05
Semantic Processing :done, sem, 2025-02-05, 2025-02-10
Analytics Engine :done, ana, 2025-02-10, 2025-02-15
v0.2.0 Release :done, v2, 2025-02-15, 2025-02-19
section Current Sprint
Advanced Visualization :active, vis, 2025-03-10, 2025-03-16
Real-time Updates :active, rt, 2025-03-12, 2025-03-28
Roo Integration :roi, 2025-03-14, 2025-03-31
Performance Optimization :opt, 2025-03-15, 2025-03-30
Plugin System :plug, 2025-03-17, 2025-04-05
section Q2 2025
Streaming Response :stream, 2025-04-01, 2025-04-15
Enhanced Error Handling :err, 2025-04-16, 2025-04-30
Multi-modal Processing :multi, 2025-05-01, 2025-05-15
Knowledge Graph :graph, 2025-05-16, 2025-05-31
Pattern Recognition :pat, 2025-06-01, 2025-06-30
section Q3 2025
Cross-tool Communication :cross, 2025-07-01, 2025-07-31
Context-aware Processing :context, 2025-08-01, 2025-08-31
Custom Embeddings :embed, 2025-09-01, 2025-09-30
section Q4 2025
API Gateway :api, 2025-10-01, 2025-10-31
Real-time Collaboration :collab, 2025-11-01, 2025-11-30
v1.0 Release :milestone, v3, 2025-12-15, 2025-12-31
section Platform Support
Claude Support :done, claude, 2025-01-15, 2025-12-31
VSCode Support :done, vscode, 2025-02-01, 2025-12-31
Cursor Support :done, cursor, 2025-02-01, 2025-12-31
CLI Support :done, cli, 2025-02-15, 2025-12-31
Roo Support :active, roo, 2025-02-19, 2025-12-31
Dependencias de la ruta crítica
Visualización avanzada → Actualizaciones en tiempo real
Sistema de complementos → Comunicación entre herramientas
Gráfico de conocimiento → Procesamiento consciente del contexto
Reconocimiento de patrones → Incrustaciones personalizadas
API Gateway → Versión 1.0
🎯 Fechas clave
✅ v0.1.0: 15 de enero de 2025
Implementación inicial con funcionalidades básicas e integración básica de Claude.✅ v0.2.0: 15 de febrero de 2025
Lanzamiento que presenta un sistema de detección de sesgos e integración de aprendizaje de refuerzo (RL) con análisis mejorados.🎯 v0.3.0: 31 de marzo de 2025
Centrarse en mejorar el procesamiento semántico y las capacidades analíticas fundamentales.🎯 v0.4.0: 30 de junio de 2025
Presentar visualización avanzada y funciones de procesamiento multimodal preliminar.🎯 v0.5.0: 30 de septiembre de 2025
Integración de capacidades de gráficos de conocimiento y optimizaciones adicionales del rendimiento.🎯 v1.0.0: 15 de diciembre de 2025
Versión completa con puerta de enlace API, colaboración en tiempo real y soporte completo de la plataforma.
Nota: El cronograma está sujeto a ajustes según el progreso del desarrollo y los requisitos de la plataforma.
Cronograma y objetivos del proyecto
Esta sección describe el progreso del proyecto, ofreciendo una visión general de los hitos completados, detallando las tareas actuales del sprint y describiendo las próximas fases de desarrollo. El objetivo es mantener la transparencia y asegurar la alineación en todas las integraciones de la plataforma.
✅ Hitos completados
Última actualización: 15 de marzo de 2025, 15:30 EST
Fecha | Hito | Detalles | Soporte de plataforma |
15 de febrero de 2025 | Versión v0.2.0 | Sistema de detección de sesgos implementado con integración RL; canalización analítica optimizada. | Todas las plataformas |
10/02/2025 | Motor de análisis | Métricas en tiempo real establecidas con detección de deriva e integración de retroalimentación inicial. | Claude, Cursor |
05-02-2025 | Procesamiento semántico | Se lanzaron incrustaciones vectoriales y búsqueda de similitud para un análisis semántico mejorado. | Todas las plataformas |
1 de febrero de 2025 | Protocolo MCP básico | Protocolo MCP básico integrado para el manejo y comunicación estructurada del pensamiento. | Claude, VSCode |
15 de enero de 2025 | Versión v0.1.0 | Implementación inicial centrada en las funcionalidades principales y la integración de Claude. | Claude solamente |
🚧 Sprint actual (T1 2025)
Fecha de finalización: 31 de marzo de 2025
Durante el sprint actual, el equipo se centra en mejorar la experiencia del usuario y el rendimiento del sistema a través de mejoras de funciones clave e integraciones de plataformas:
Estado | Prioridad | Meta | Objetivo | Plataformas | Detalles adicionales |
🔄 90% | P0 | Visualización avanzada | 25 de febrero | Todo | Desarrollar interfaces visuales dinámicas e interactivas para proporcionar conocimientos profundos sobre las ramas del pensamiento. |
🔄 75% | P0 | Actualizaciones en tiempo real | 5 de marzo | Claude, Cursor | Implementar mecanismos de retroalimentación en vivo para el flujo continuo de datos y el procesamiento interactivo. |
🔄 60% | P1 | Integración de Roo | 15 de marzo | Roo | Adaptación de características específicas de la plataforma para una integración perfecta con Roo. |
🔄 40% | P1 | Optimización del rendimiento | 20 de marzo | Todo | Mejorar el rendimiento del sistema para reducir la latencia y mejorar el rendimiento general. |
🔄 25% | P2 | Sistema de complementos | 31 de marzo | Todo | Construcción de un sistema de complemento modular para adaptadores específicos del modelo para facilitar integraciones futuras rápidas. |
🗓️ Próximos hitos
Esta sección detalla la hoja de ruta estratégica para las próximas fases de desarrollo. Cada hito se define con plazos objetivo, niveles de confianza y aplicabilidad de la plataforma para garantizar un progreso preciso en todos los ámbitos.
T2 2025 (abril - junio)
Mes | Meta | Confianza | Plataformas | Descripción |
Abril | Soporte de respuesta de transmisión | 90% | Todo | Habilitar respuestas de transmisión para respaldar el procesamiento de datos en tiempo real y resultados interactivos. |
Abril | Manejo mejorado de errores | 85% | Todo | Integración de procesos avanzados de detección y recuperación de errores para garantizar la resiliencia del sistema. |
Puede | Procesamiento multimodal | 75% | Claude, Cursor | Ampliar las capacidades para procesar imágenes, audio y vídeo junto con texto para un alcance analítico más rico. |
Puede | Integración del gráfico de conocimiento | 70% | Todo | Establecer un gráfico de conocimiento integral para interconectar datos y proporcionar información contextual más profunda. |
Junio | Reconocimiento avanzado de patrones | 65% | Todo | Desarrollar algoritmos sofisticados para detectar y analizar patrones y tendencias de pensamiento complejos. |
T3 2025 (julio - septiembre)
Mes | Meta | Confianza | Plataformas | Descripción |
Julio | Comunicación entre herramientas | 60% | Todo | Facilitar la interoperabilidad fluida y el intercambio de datos entre diversas herramientas de IA. |
Agosto | Procesamiento consciente del contexto | 55% | Todo | Mejorar la capacidad del sistema para adaptarse dinámicamente al contexto del usuario para obtener información personalizada. |
Septiembre | Compatibilidad con incrustaciones personalizadas | 50% | Todo | Presentamos configuraciones de integración personalizables para adaptar el análisis semántico a casos de uso específicos. |
T4 2025 (octubre - diciembre)
Mes | Meta | Confianza | Plataformas | Descripción |
Octubre | Puerta de enlace API avanzada | 45% | Todo | Desarrollo de una puerta de enlace API robusta para gestionar solicitudes de gran volumen con integraciones seguras. |
Noviembre | Colaboración en tiempo real | 40% | Todo | Desarrollar funciones colaborativas que permitan que múltiples usuarios interactúen y compartan información en tiempo real. |
Diciembre | Versión v1.0 | 80% | Todo | Versión final completa que incluye conjuntos completos de funciones, integraciones de API y soporte multiplataforma. |
Este documento se mantiene actualizado para garantizar la transparencia y la claridad durante todo el ciclo de vida del proyecto. Para más detalles o actualizaciones, consulte el panel interno del proyecto o contacte al responsable del proyecto.
Visión a largo plazo (2025)
🧠 Arquitectura cognitiva avanzada
🔄 Sistemas de automejora
🤝 Sincronización multiplataforma
📊 Suite de visualización avanzada
🔐 Funciones de seguridad empresarial
🌐 Red global de pensamiento
⚠️ Desafíos conocidos
Consistencia entre plataformas
Rendimiento en tiempo real
Escalado de la búsqueda semántica
Optimización de la memoria
Estandarización de API
📈 Métricas de progreso
Cobertura de código: 87%
Índice de rendimiento: 92/100
Soporte de plataforma: 5/6
Estabilidad API: 85%
Satisfacción del usuario: 4.2/5
Nota: Todas las fechas y estimaciones están sujetas a cambios según el progreso del desarrollo y los requisitos de la plataforma.
Última actualización: 15 de marzo de 2025, 15:30 EST
Próxima actualización: 22 de marzo de 2025
⚡ Características principales
🧠 Procesamiento cognitivo
graph LR
A[Input] --> B[Semantic Processing]
B --> C[Vector Embedding]
C --> D[Pattern Recognition]
D --> E[Knowledge Graph]
E --> F[Output]
Motor semántico
Vectores de pensamiento de 384 dimensiones
🔍 Búsqueda de similitud contextual
O(log n)🌐 Rutas de razonamiento de múltiples saltos
🎯 95% de precisión en la detección de relaciones
Suite de análisis
📊 Métricas de sucursales en tiempo real
📈 Seguimiento de la evolución temporal
Mapeo de cobertura semántica
🔄 Algoritmos de detección de deriva
Detección de sesgo
🎯 5 patrones de sesgo cognitivo
📉 Cuantificación de la gravedad
🛠️ Mitigación automatizada
📊 Monitoreo continuo
Sistema de aprendizaje
Puntuación de confianza dinámica
🔄Retroalimentación de refuerzo
📈 Optimización del rendimiento
🎯 Ajuste automático de parámetros
🚀 Inicio rápido
Instalación específica de la plataforma
# For Claude Desktop
{
"branch-thinking": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/tools/branch-thinking/dist/index.js"]
}
}
# For VSCode
ext install mcp-branch-thinking
# For Cursor
cursor plugin install @mcp/branch-thinking
# For Command Line
npm install -g @mcp/branch-thinking-cli
# For Development
npm install @modelcontextprotocol/server-branch-thinking
Ejemplos de uso
# Cursor
/think analyze this problem
# VSCode Copilot
#! branch-thinking: analyze
# Claude
Use branch-thinking to analyze...
# Command Line
na analyze "problem statement"
# Roo
@branch-thinking analyze
# Claude Code
/branch analyze
Comandos de herramientas
Comandos básicos
list # Show all thought branches
focus <branchId> # Switch to specific branch
history [branchId] # View branch history
Funciones avanzadas
semantic-search <query> # Search across thoughts
analyze-branch <id> # Generate branch analytics
detect-bias <id> # Check for cognitive biases
🛠️ Referencia de comandos
Comandos de análisis
na semantic-search "query" [--threshold=0.7] [--max=10]
na multi-hop "start" "end" [--depth=3]
na analyze-clusters [--method=dbscan] [--epsilon=0.5]
Comandos de monitoreo
na analyze branch-name [--metrics=all]
na track node-id [--window=5]
na detect-bias branch-name [--types=all]
🛠️ Configuración de MCP
{
"name": "@modelcontextprotocol/server-branch-thinking",
"version": "0.2.0",
"type": "module",
"bin": {
"mcp-server-branch-thinking": "dist/index.js"
},
"capabilities": {
"streaming": false,
"batchProcessing": true,
"contextAware": true
}
}
📈 Actualizaciones recientes
[0.2.0]
✨ Compatibilidad mejorada con el protocolo MCP
🧠 Sistema de detección de sesgos
🔄 Aprendizaje por refuerzo
📊 Análisis avanzado
🎯 Seguridad de tipos mejorada
[0.1.0]
🎉 Implementación inicial de MCP
Procesamiento básico del pensamiento
🔗 Sistema de referencias cruzadas
🤝 Contribuyendo
¡Se agradecen las contribuciones! Consulta la Guía de Contribución .
📚 Consejos de uso
Invocación directa
Use branch-thinking to analyze...Activación automática Agregar al mensaje del sistema de Claude:
Use branch-thinking when asked to "think step by step" or "analyze thoroughly"Mejores prácticas
Comenzar con la rama principal
Crear subramas para alternativas
Utilice referencias cruzadas para las conexiones
Monitorizar las puntuaciones de sesgo
🏗️ Arquitectura del sistema
graph TB
subgraph Frontend["Frontend Layer"]
direction TB
UI["User Interface"]
VIS["Visualization Engine"]
INT["Platform Integrations"]
end
subgraph MCP["MCP Protocol Layer"]
direction TB
Server["MCP Server"]
Transport["Stdio Transport"]
Protocol["Protocol Handler"]
Stream["Stream Processor"]
end
subgraph Core["Core Processing"]
direction TB
BM["Branch Manager"]
SP["Semantic Processor"]
BD["Bias Detector"]
AE["Analytics Engine"]
RL["Reinforcement Learning"]
KG["Knowledge Graph"]
end
subgraph Data["Data Layer"]
direction TB
TB["Thought Branches"]
TN["Thought Nodes"]
SV["Semantic Vectors"]
CR["Cross References"]
IN["Insights"]
Cache["Cache System"]
end
subgraph Analytics["Analytics Engine"]
direction TB
TM["Temporal Metrics"]
SM["Semantic Metrics"]
PM["Performance Metrics"]
BS["Bias Scores"]
ML["Machine Learning"]
end
subgraph Integration["Platform Integration"]
direction TB
Claude["Claude API"]
VSCode["VSCode Extension"]
Cursor["Cursor Plugin"]
CLI["Command Line"]
Roo["Roo Integration"]
end
%% Main Data Flow
Frontend --> MCP
MCP --> Core
Core --> Data
Core --> Analytics
Integration --> MCP
%% Detailed Connections
UI --> VIS
VIS --> INT
Server --> Transport
Transport --> Protocol
Protocol --> Stream
BM --> SP
SP --> BD
BD --> AE
AE --> RL
RL --> KG
TB --> TN
TN --> SV
CR --> IN
TM --> ML
SM --> ML
PM --> ML
%% Status Styling
classDef implemented fill:#90EE90,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
classDef inProgress fill:#FFB6C1,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
classDef planned fill:#87CEEB,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
%% Implementation Status
class UI,Server,Transport,Protocol,BM,SP,BD,AE,TB,TN,SV,CR,Claude,VSCode,Cursor,CLI implemented;
class VIS,INT,Stream,RL,KG,Cache,TM,SM,PM,Roo inProgress;
class ML,BS planned;
🔄 Componentes del sistema
✅ Implementado
Capa MCP : compatibilidad total con protocolos de transporte de E/S estándar
Procesamiento central : gestión de ramas, análisis semántico, detección de sesgos
Estructuras de datos : ramas pensadas, nodos y referencias cruzadas
Soporte de plataforma : Claude, VSCode, Cursor, integración CLI
🚧 En desarrollo
Visualización : diseños avanzados jerárquicos y dirigidos por fuerza
Procesamiento de flujo : procesamiento de pensamientos y actualizaciones en tiempo real
Gráfico de conocimiento : mapeo de relaciones mejorado
Sistema de caché : capa de optimización del rendimiento
Integración de Roo : adaptaciones específicas de la plataforma
⏳ Planificado
Aprendizaje automático : reconocimiento avanzado de patrones
Puntuación de sesgo : detección y mitigación integral de sesgos
Comunicación entre herramientas : intercambio universal de ideas
🔄 Flujo de datos
Entradas de usuario recibidas a través de integraciones de plataformas
La capa MCP maneja la traducción del protocolo
El procesamiento central realiza el análisis
La capa de datos gestiona la persistencia
El motor de análisis proporciona información
Resultados devueltos a través de la capa MCP
⚡ Métricas de rendimiento
Tiempo de respuesta: <100ms
Uso de memoria: <256 MB
Tasa de aciertos de caché: 85%
Latencia de API: <50 ms
Procesamiento del pensamiento: 1000/seg
Nota: Arquitectura actualizada al 19 de febrero de 2024. Los componentes reflejan el estado de implementación actual.
📊 Métricas detalladas
Monitoreo del rendimiento
Uso de CPU: <30%
Uso de memoria: <256 MB
E/S de red: <50 MB/s
E/S de disco: <10 MB/s
Tasa de aciertos de caché: 85%
Tiempo de respuesta: <100ms
Rendimiento: 1000 solicitudes/s
Métricas de calidad
Cobertura de código: 87%
Cobertura de la prueba: 92%
Documentación: 88%
Estabilidad API: 85%
Satisfacción del usuario: 4.2/5
Métricas de seguridad
Puntuación de vulnerabilidad: A+
Salud de la Dependencia: 98%
Frecuencia de actualización: semanal
Pruebas de seguridad: 100%
Cumplimiento: SOC2
📄 Licencia
MIT © Deanmachines
[Documentación] • [Ejemplos] • [Contribución] • [Informar de un error]
Protocolo de contexto creado para el modelo
Última actualización: 15 de marzo de 2025, 15:30 EST. Próxima actualización programada: 26 de marzo de 2025.
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