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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MIT License
🧠 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。
📚 目次
🤖 サポートされているプラットフォーム
🎯 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）
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
📌 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
graph LR
A[Input] --> B[Semantic Processing]
B --> C[Vector Embedding]
C --> D[Pattern Recognition]
D --> E[Knowledge Graph]
E --> F[Output]
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
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;
🔄 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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