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

🧠 ニューラルアーキテクト (NA) | MCP ブランチ思考ツール

ブランチ管理、セマンティック分析、認知強化を通じて、複数の AI プラットフォームにわたる構造化された思考と分析を可能にする MCP ツール。

🤖 サポートされているプラットフォーム

プラットフォーム	状態	統合
クロード	✅	ネイティブサポート
VSCode コパイロット	✅	MCP拡張機能経由
カーソル	✅	直接統合
ルー	🚧	開発中
コマンドライン	✅	CLIツール
クロード・コード	✅	ネイティブサポート

🎯 概要

Neural Architect は、次の方法で AI インタラクションを強化します。

🌳 多分岐思考管理
🔍 クロスプラットフォームのセマンティック解析
⚖️ ユニバーサルバイアス検出
📊 標準化された分析
🔄適応学習
🔌 プラットフォーム固有の最適化

システム要件

成分	要件	注記
Node.js	≥18.0.0	MCPプロトコルに必要
タイプスクリプト	≥5.3.0	型安全性のために
メモリ	≥512MB	推奨: 1GB
ストレージ	≥100MB	キャッシュと分析用
ネットワーク	低遅延	50ms未満を推奨

主要な指標

カテゴリ	現在	ターゲット	状態
応答時間	100ミリ秒未満	50ミリ秒未満	🚧
思考処理	1000/秒	2000/秒	🚧
ベクトル次元	384	512	⏳
正確さ	95%	98%	🚧
プラットフォームカバレッジ	5/6	6/6	🚧

🎯 MCP 統合ステータス

現在の実装

状態	特徴	説明
✅	MCPプロトコル	MCP サーバー/クライアントアーキテクチャとの完全な互換性
✅	Stdioトランスポート	標準I/O通信チャネル
✅	ツール登録	クロードによる自動登録
✅	思考処理	構造化された思考処理
🚧	リアルタイム更新	思考処理中のライブフィードバック
⏳	マルチモデルサポート	他のLLMとの互換性

今後のMCP機能

🔄ストリーミングレスポンスのサポート
🔌 モデル固有のアダプター用のプラグインシステム
🔗 ツール間通信
📊 モデルのコンテキスト認識

🎯 プロジェクトタイムライン（ガントチャート）

📌 クリティカルパスの依存関係

高度な視覚化 → リアルタイム更新
プラグインシステム → ツール間通信
ナレッジグラフ → コンテキスト認識処理
パターン認識 → カスタム埋め込み
APIゲートウェイ → v1.0 リリース

🎯 マイルストーンの日付

✅ v0.1.0: 2025年1月15日
コア機能と基本的な Claude 統合を備えた初期実装。
✅ v0.2.0: 2025年2月15日
バイアス検出システムと強化学習 (RL) の統合、および強化された分析機能を備えたリリース。
🎯 v0.3.0: 2025年3月31日
セマンティック処理と基礎分析機能の向上に重点を置きます。
🎯 v0.4.0: 2025年6月30日
高度な視覚化と予備的なマルチモーダル処理機能を導入します。
🎯 v0.5.0: 2025 年 9 月 30 日
ナレッジグラフ機能の統合とさらなるパフォーマンスの最適化。
🎯 v1.0.0: 2025年12月15日
API ゲートウェイ、リアルタイムコラボレーション、完全なプラットフォームサポートを備えた包括的なリリース。

注: タイムラインは、開発の進捗状況とプラットフォームの要件に基づいて調整される可能性があります。

🎯 プロジェクトのタイムラインと目標

このセクションでは、プロジェクトの進捗状況を概説し、完了したマイルストーンの概要、現在のスプリントタスクの詳細、今後の開発フェーズについて説明します。透明性を維持し、すべてのプラットフォーム統合における整合性を確保することが目標です。

✅ 完了したマイルストーン

最終更新日: 2025年3月15日 15:30 EST

日付	マイルストーン	詳細	プラットフォームサポート
2025年2月15日	v0.2.0 リリース	RL 統合で実装されたバイアス検出システム、最適化された分析パイプライン。	すべてのプラットフォーム
2025年2月10日	分析エンジン	ドリフト検出と初期フィードバック統合により確立されたリアルタイムメトリック。	クロード、カーソル
2025年2月5日	意味処理	強化されたセマンティック分析のためにベクトル埋め込みと類似性検索を開始しました。	すべてのプラットフォーム
2025年2月1日	コアMCPプロトコル	構造化された思考の処理とコミュニケーションのための統合された基本 MCP プロトコル。	クロード、VSCode
2025年1月15日	v0.1.0 リリース	コア機能とClaude統合に重点を置いた初期実装。	クロードのみ

🚧 現在のスプリント（2025年第1四半期）

完成予定日：2025年3月31日

現在のスプリントでは、チームは主要な機能強化とプラットフォームの統合を通じて、ユーザーエクスペリエンスとシステムパフォーマンスの向上に注力しています。

状態	優先度	ゴール	ターゲット	プラットフォーム	追加の詳細
🔄90%	P0	高度な視覚化	2月25日	全て	思考の分岐に関する深い洞察を提供するための動的かつインタラクティブなビジュアルインターフェイスを開発します。
🔄 75%	P0	リアルタイム更新	3月5日	クロード、カーソル	継続的なデータフローとインタラクティブな処理のためのライブフィードバックメカニズムを実装します。
🔄 60%	P1	Roo 統合	3月15日	ルー	プラットフォーム固有の機能を適応させて Roo とシームレスに統合します。
🔄40%	P1	パフォーマンスの最適化	3月20日	全て	システムパフォーマンスを強化してレイテンシを削減し、全体的なスループットを向上させます。
🔄 25%	P2	プラグインシステム	3月31日	全て	将来の迅速な統合を容易にするために、モデル固有のアダプタ用のモジュラープラグインシステムを構築します。

🗓️ 今後のマイルストーン

このセクションでは、今後の開発フェーズにおける戦略ロードマップの詳細を説明します。各マイルストーンは、目標タイムライン、信頼度レベル、プラットフォームの適用性に基づいて定義され、すべての領域にわたる集中的な進捗を実現します。

2025年第2四半期（4月～6月）

月	ゴール	自信	プラットフォーム	説明
4月	ストリーミングレスポンスのサポート	90%	全て	ストリーミング応答を有効にして、リアルタイムのデータ処理とインタラクティブな出力をサポートします。
4月	強化されたエラー処理	85%	全て	高度なエラー検出および回復プロセスを統合して、システムの復元力を確保します。
5月	マルチモーダル処理	75%	クロード、カーソル	より豊富な分析範囲を実現するために、テキストとともに画像、音声、ビデオを処理する機能を拡張します。
5月	ナレッジグラフ統合	70%	全て	包括的なナレッジグラフを確立してデータを相互にリンクし、より深いコンテキストの洞察を提供します。
6月	高度なパターン認識	65%	全て	複雑な思考パターンや傾向を検出し分析するための高度なアルゴリズムを開発します。

2025年第3四半期（7月～9月）

月	ゴール	自信	プラットフォーム	説明
7月	ツール間のコミュニケーション	60%	全て	多様な AI ツール間のシームレスな相互運用性とデータ交換を促進します。
8月	コンテキスト認識処理	55%	全て	ユーザーのコンテキストに動的に適応してパーソナライズされた洞察を提供するシステムの能力を強化します。
9月	カスタム埋め込みのサポート	50%	全て	特定のユースケースに合わせてセマンティック分析を調整するためのカスタマイズ可能な埋め込み構成を導入します。

2025年第4四半期（10月～12月）

月	ゴール	自信	プラットフォーム	説明
10月	高度なAPIゲートウェイ	45%	全て	安全な統合により大量のリクエストを処理するための堅牢な API ゲートウェイを開発します。
11月	リアルタイムコラボレーション	40%	全て	複数のユーザーがリアルタイムで対話し、洞察を共有できるようにする共同機能を構築します。
12月	v1.0 リリース	80%	全て	完全な機能セット、API 統合、マルチプラットフォームサポートを含む最終的な包括的なリリース。

この文書は、プロジェクトのライフサイクル全体を通して透明性と明確性を確保するために維持されています。詳細や最新情報については、社内プロジェクトダッシュボードを参照するか、プロジェクトリーダーにお問い合わせください。

🎯 長期ビジョン（2025年）

🧠 高度な認知アーキテクチャ
🔄自己改善システム
🤝 クロスプラットフォーム同期
📊 高度な視覚化スイート
🔐 エンタープライズセキュリティ機能
🌐 グローバル思考ネットワーク

⚠️ 既知の課題

クロスプラットフォームの一貫性
リアルタイムパフォーマンス
セマンティック検索のスケーリング
メモリの最適化
API標準化

📈 進捗指標

コードカバレッジ: 87%
パフォーマンス指数: 92/100
プラットフォームサポート: 5/6
APIの安定性: 85%
ユーザー満足度: 4.2/5

注: すべての日付と見積りは、開発の進捗状況とプラットフォームの要件に基づいて変更される可能性があります。

最終更新日: 2025年3月15日 15:30 EST
次回更新日: 2025年3月22日

⚡ コア機能

🧠 認知処理

セマンティックエンジン

🔮 384次元の思考ベクトル
🔍 コンテキスト類似性検索O(log n)
🌐 マルチホップ推論パス
🎯 関係検出の精度は95%

分析スイート

📊 リアルタイムブランチメトリクス
📈 時間的変化の追跡
🎯 セマンティックカバレッジマッピング
🔄ドリフト検出アルゴリズム

バイアス検出

🎯 5つの認知バイアスパターン
📉 重大度の定量化
🛠️ 自動緩和
📊 継続的な監視

学習システム

🧠 動的信頼度スコアリング
🔄強化フィードバック
📈 パフォーマンスの最適化
🎯 自動パラメータ調整

🚀 クイックスタート

プラットフォーム固有のインストール

# 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

使用例

# 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

🛠️ ツールコマンド

基本コマンド

list                    # Show all thought branches
focus <branchId>        # Switch to specific branch
history [branchId]      # View branch history

高度な機能

semantic-search <query> # Search across thoughts
analyze-branch <id>     # Generate branch analytics
detect-bias <id>        # Check for cognitive biases

🛠️ コマンドリファレンス

分析コマンド

na semantic-search "query" [--threshold=0.7] [--max=10]
na multi-hop "start" "end" [--depth=3]
na analyze-clusters [--method=dbscan] [--epsilon=0.5]

監視コマンド

na analyze branch-name [--metrics=all]
na track node-id [--window=5]
na detect-bias branch-name [--types=all]

🛠️ MCP 構成

{
  "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
  }
}

📈 最近の更新

[0.2.0]

✨ 強化されたMCPプロトコルのサポート
🧠 バイアス検出システム
🔄強化学習
📊 高度な分析
🎯 型安全性の向上

[0.1.0]

🎉 MCPの初期実装
📝 基本的な思考処理
🔗 相互参照システム

🤝 貢献する

貢献を歓迎しますを参照してください。

📚 使用上のヒント

直接呼び出し
Use branch-thinking to analyze...
自動トリガーをClaude のシステムプロンプトに追加します。
Use branch-thinking when asked to "think step by step" or "analyze thoroughly"
ベストプラクティス
- メインブランチから始める
- 代替案のサブブランチを作成する
- 接続には相互参照を使用する
- バイアススコアを監視する

🏗️ システムアーキテクチャ

🔄 システムコンポーネント

✅ 実装済み

MCP レイヤー: 標準 I/O トランスポートによる完全なプロトコルサポート
コア処理: 分岐管理、意味解析、バイアス検出
データ構造：思考の分岐、ノード、相互参照
プラットフォームサポート: Claude、VSCode、カーソル、CLI統合

🚧 開発中

可視化：高度な力指向および階層的レイアウト
ストリーム処理：リアルタイムの思考処理と更新
ナレッジグラフ：強化された関係マッピング
キャッシュシステム: パフォーマンス最適化レイヤー
Roo 統合: プラットフォーム固有の適応

⏳ 計画済み

機械学習：高度なパターン認識
バイアススコアリング：包括的なバイアス検出と軽減
クロスツールコミュニケーション：普遍的な思考の共有

🔄 データフロー

プラットフォーム統合を通じて受け取ったユーザー入力
MCP層はプロトコル変換を処理する
コア処理は分析を実行する
データ層は永続性を管理する
分析エンジンが洞察を提供する
MCPレイヤーを通じて返される結果

⚡ パフォーマンスメトリック

応答時間: <100ms
メモリ使用量: <256MB
キャッシュヒット率: 85%
APIレイテンシ: <50ms
思考処理: 1000/秒

注: アーキテクチャは 2024 年 2 月 19 日現在更新されています。コンポーネントは現在の実装ステータスを反映しています。

📊 詳細なメトリクス

パフォーマンス監視

CPU使用率: <30%
メモリ使用量: <256MB
ネットワークI/O: <50MB/秒
ディスクI/O: <10MB/秒
キャッシュヒット率: 85%
応答時間: <100ms
スループット: 1000 リクエスト/秒

品質指標

コードカバレッジ: 87%
テスト範囲: 92%
ドキュメント: 88%
APIの安定性: 85%
ユーザー満足度: 4.2/5

セキュリティメトリクス

脆弱性スコア: A+
依存関係の健康状態: 98%
更新頻度: 毎週
セキュリティテスト: 100%
コンプライアンス: SOC2

📄 ライセンス

MIT ©ディーンマシンズ

[ドキュメント] • [例] • [貢献] • [バグ報告]

モデルコンテキストプロトコル用に構築

最終更新日: 2025年3月15日 15:30 EST 次回更新予定日: 2025年3月26日

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security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested