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

Integration via VSCode Copilot for branch thinking and semantic analysis within the development environment
Supports visualization of project timelines and system architecture through interactive diagrams
Required for MCP protocol implementation with version ≥18.0.0 support

🧠 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.

🤖 Plataformas compatibles

Plataforma	Estado	Integración
Claude	✅	Soporte nativo
Copiloto de VSCode	✅	A través de la extensión MCP
Cursor	✅	Integración directa
Roo	🚧	En desarrollo
Línea de comandos	✅	Herramienta CLI
Claude Code	✅	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)

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

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

🔄 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

[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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security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested