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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
🧠 신경망 설계자(NA) | MCP 지점 사고 도구
지점 관리, 의미 분석, 인지 향상을 통해 여러 AI 플랫폼에서 체계적인 사고와 분석을 가능하게 하는 MCP 도구입니다.
📚 목차
🤖 지원 플랫폼
🎯 개요
Neural Architect는 다음을 통해 AI 상호작용을 향상시킵니다.
🌳 다분야 사고 관리
🔍 크로스 플랫폼 의미 분석
⚖️ 범용 바이어스 감지
📊 표준화된 분석
🔄 적응형 학습
🔌 플랫폼별 최적화
시스템 요구 사항
요소 | 요구 사항 | 노트 |
노드.js | ≥18.0.0 | MCP 프로토콜에 필요함 |
타입스크립트 | ≥5.3.0 | 유형 안전을 위해 |
메모리 | ≥512MB | 권장: 1GB |
저장 | ≥100MB | 캐싱 및 분석을 위해 |
회로망 | 낮은 지연 시간 | <50ms 권장 |
주요 지표
범주 | 현재의 | 목표 | 상태 |
응답 시간 | <100ms | <50ms | 🚧 |
사고 처리 | 1000/초 | 2000/초 | 🚧 |
벡터 차원 | 384 | 512 | ⏳ |
정확성 | 95% | 98% | 🚧 |
플랫폼 커버리지 | 5/6 | 6/6 | 🚧 |
🎯 MCP 통합 상태
현재 구현
상태 | 특징 | 설명 |
✅ | MCP 프로토콜 | MCP 서버/클라이언트 아키텍처와의 완벽한 호환성 |
✅ | Stdio Transport | 표준 I/O 통신 채널 |
✅ | 도구 등록 | Claude에 자동 등록 |
✅ | 사고 처리 | 구조화된 사고 처리 |
🚧 | 실시간 업데이트 | 사고 처리 중 실시간 피드백 |
⏳ | 다중 모델 지원 | 다른 LLM과의 호환성 |
곧 출시될 MCP 기능
🔄 스트리밍 응답 지원
🔌 모델별 어댑터를 위한 플러그인 시스템
🔗 도구 간 통신
📊 모델 컨텍스트 인식
🎯 프로젝트 타임라인(Gantt)
지엑스피1
📌 중요 경로 종속성
고급 시각화 → 실시간 업데이트
플러그인 시스템 → 크로스 툴 커뮤니케이션
지식 그래프 → 상황 인식 처리
패턴 인식 → 사용자 정의 임베딩
API 게이트웨이 → v1.0 릴리스
🎯 이정표 날짜
✅ v0.1.0: 2025년 1월 15일
핵심 기능과 기본적인 Claude 통합을 통한 초기 구현.✅ v0.2.0: 2025년 2월 15일
향상된 분석 기능을 갖춘 강화 학습(RL)과 편견 감지 시스템을 탑재한 릴리스입니다.🎯 v0.3.0: 2025년 3월 31일
향상된 의미 처리와 기초적인 분석 역량에 집중합니다.🎯 v0.4.0: 2025년 6월 30일
고급 시각화 및 예비 다중 모달 처리 기능을 소개합니다.🎯 v0.5.0: 2025년 9월 30일
지식 그래프 기능을 통합하고 추가적인 성능 최적화를 실시합니다.🎯 v1.0.0: 2025년 12월 15일
API 게이트웨이, 실시간 협업, 전체 플랫폼 지원을 갖춘 포괄적인 릴리스입니다.
참고: 타임라인은 개발 진행 상황과 플랫폼 요구 사항에 따라 조정될 수 있습니다.
🎯 프로젝트 타임라인 및 목표
이 섹션에서는 프로젝트 진행 상황을 간략하게 설명하고, 완료된 마일스톤에 대한 개요를 제공하며, 현재 스프린트 작업을 자세히 설명하고, 향후 개발 단계를 설명합니다. 모든 플랫폼 통합 과정에서 투명성을 유지하고 일관성을 유지하는 것이 목표입니다.
✅ 완료된 이정표
최종 업데이트: 2025년 3월 15일 오후 3시 30분(동부 표준시)
날짜 | 중요한 단계 | 세부 | 플랫폼 지원 |
2025년 2월 15일 | v0.2.0 릴리스 | RL 통합으로 편향 감지 시스템을 구현하고, 분석 파이프라인을 최적화했습니다. | 모든 플랫폼 |
2025년 2월 10일 | 분석 엔진 | 드리프트 감지 및 초기 피드백 통합을 통해 실시간 지표가 확립되었습니다. | 클로드, 커서 |
2025년 2월 5일 | 의미 처리 | 향상된 의미 분석을 위해 벡터 임베딩과 유사성 검색을 출시했습니다. | 모든 플랫폼 |
2025년 2월 1일 | 코어 MCP 프로토콜 | 체계적인 사고 처리 및 의사소통을 위한 통합 기본 MCP 프로토콜입니다. | 클로드, VSCode |
2025년 1월 15일 | v0.1.0 릴리스 | 초기 구현은 핵심 기능과 Claude 통합에 중점을 두었습니다. | 클로드만 |
🚧 현재 스프린트(2025년 1분기)
목표 완료일: 2025년 3월 31일
현재 스프린트 동안 팀은 주요 기능 향상 및 플랫폼 통합을 통해 사용자 경험과 시스템 성능을 향상시키는 데 집중하고 있습니다.
상태 | 우선 사항 | 목표 | 목표 | 플랫폼 | 추가 세부 정보 |
🔄 90% | 피0 | 고급 시각화 | 2월 25일 | 모두 | 사고의 흐름에 대한 심층적인 통찰력을 제공하기 위해 역동적이고 대화형 시각적 인터페이스를 개발합니다. |
🔄 75% | 피0 | 실시간 업데이트 | 3월 5일 | 클로드, 커서 | 지속적인 데이터 흐름과 대화형 처리를 위한 라이브 피드백 메커니즘을 구현합니다. |
🔄 60% | 피1 | Roo 통합 | 3월 15일 | 루 | Roo와 완벽하게 통합되도록 플랫폼별 기능을 조정합니다. |
🔄 40% | 피1 | 성능 최적화 | 3월 20일 | 모두 | 지연 시간을 줄이고 전반적인 처리량을 개선하기 위해 시스템 성능을 향상시킵니다. |
🔄 25% | P2 | 플러그인 시스템 | 3월 31일 | 모두 | 빠른 미래 통합을 용이하게 하기 위해 모델별 어댑터를 위한 모듈식 플러그인 시스템을 구축합니다. |
🗓️ 다가올 이정표
이 섹션에서는 향후 개발 단계에 대한 전략적 로드맵을 자세히 설명합니다. 각 마일스톤은 목표 일정, 신뢰 수준 및 플랫폼 적용 가능성을 고려하여 정의되어 모든 영역에서 집중적인 진전을 보장합니다.
2025년 2분기(4월~6월)
월 | 목표 | 신뢰 | 플랫폼 | 설명 |
4월 | 스트리밍 응답 지원 | 90% | 모두 | 실시간 데이터 처리 및 대화형 출력을 지원하기 위해 스트리밍 응답을 활성화합니다. |
4월 | 향상된 오류 처리 | 85% | 모두 | 시스템 복원력을 보장하기 위해 고급 오류 감지 및 복구 프로세스를 통합합니다. |
5월 | 다중 모드 처리 | 75% | 클로드, 커서 | 텍스트와 함께 이미지, 오디오, 비디오를 처리하는 기능을 확장하여 분석 범위를 더욱 풍부하게 만듭니다. |
5월 | 지식 그래프 통합 | 70% | 모두 | 포괄적인 지식 그래프를 구축하여 데이터를 상호 연결하고 더욱 심층적인 맥락적 통찰력을 제공합니다. |
6월 | 고급 패턴 인식 | 65% | 모두 | 복잡한 사고 패턴과 추세를 감지하고 분석하는 정교한 알고리즘을 개발합니다. |
2025년 3분기(7월~9월)
월 | 목표 | 신뢰 | 플랫폼 | 설명 |
칠월 | 크로스 툴 커뮤니케이션 | 60% | 모두 | 다양한 AI 도구 간의 원활한 상호 운용성과 데이터 교환을 촉진합니다. |
팔월 | 컨텍스트 인식 처리 | 55% | 모두 | 개인화된 통찰력을 제공하기 위해 사용자 맥락에 맞춰 동적으로 적응하는 시스템의 능력을 향상시킵니다. |
구월 | 사용자 정의 임베딩 지원 | 50% | 모두 | 특정 사용 사례에 맞춰 의미 분석을 맞춤화하기 위해 사용자 정의 가능한 임베딩 구성을 소개합니다. |
2025년 4분기(10월~12월)
월 | 목표 | 신뢰 | 플랫폼 | 설명 |
십월 | 고급 API 게이트웨이 | 45% | 모두 | 안전한 통합을 통해 대량 요청을 처리할 수 있는 강력한 API 게이트웨이를 개발합니다. |
십일월 | 실시간 협업 | 40% | 모두 | 여러 사용자가 실시간으로 상호작용하고 통찰력을 공유할 수 있는 협업 기능을 구축합니다. |
12월 | v1.0 릴리스 | 80% | 모두 | 모든 기능 세트, API 통합, 다중 플랫폼 지원을 포함한 최종 종합 릴리스입니다. |
이 문서는 프로젝트 라이프사이클 전반에 걸쳐 투명성과 명확성을 보장하기 위해 작성되었습니다. 자세한 내용이나 업데이트는 내부 프로젝트 대시보드를 참조하거나 프로젝트 책임자에게 문의하세요.
🎯 장기 비전(2025)
🧠 고급 인지 아키텍처
🔄 자체 개선 시스템
🤝 크로스 플랫폼 동기화
📊 고급 시각화 제품군
🔐 엔터프라이즈 보안 기능
🌐 글로벌 사고 네트워크
⚠️ 알려진 과제
플랫폼 간 일관성
실시간 성능
의미 검색 확장
메모리 최적화
API 표준화
📈 진행 상황 지표
코드 커버리지: 87%
성능 지수: 92/100
플랫폼 지원: 5/6
API 안정성: 85%
사용자 만족도: 4.2/5
참고: 모든 날짜와 추정치는 개발 진행 상황과 플랫폼 요구 사항에 따라 변경될 수 있습니다.
최종 업데이트: 2025년 3월 15일 오후 3시 30분(동부 표준시)
다음 업데이트: 2025년 3월 22일
⚡ 핵심 기능
🧠 인지 처리
graph LR
A[Input] --> B[Semantic Processing]
B --> C[Vector Embedding]
C --> D[Pattern Recognition]
D --> E[Knowledge Graph]
E --> F[Output]
의미 엔진
🔮 384차원 사고 벡터
🔍 문맥적 유사성 검색
O(log n)🌐 멀티홉 추론 경로
🎯 관계 탐지 정확도 95%
분석 제품군
📊 실시간 지점 지표
📈 시간적 진화 추적
🎯 의미적 커버리지 매핑
🔄 드리프트 감지 알고리즘
편향 감지
🎯 5가지 인지 편향 패턴
📉 심각도 정량화
🛠️ 자동화된 완화
📊 지속적인 모니터링
학습 시스템
🧠 동적 신뢰도 평가
🔄 강화 피드백
📈 성능 최적화
🎯 자동 매개변수 튜닝
🚀 빠른 시작
플랫폼별 설치
# 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
사용 예
# 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
🛠️ 도구 명령
기본 명령
list # Show all thought branches
focus <branchId> # Switch to specific branch
history [branchId] # View branch history
고급 기능
semantic-search <query> # Search across thoughts
analyze-branch <id> # Generate branch analytics
detect-bias <id> # Check for cognitive biases
🛠️ 명령 참조
분석 명령
na semantic-search "query" [--threshold=0.7] [--max=10]
na multi-hop "start" "end" [--depth=3]
na analyze-clusters [--method=dbscan] [--epsilon=0.5]
모니터링 명령
na analyze branch-name [--metrics=all]
na track node-id [--window=5]
na detect-bias branch-name [--types=all]
🛠️ MCP 구성
{
"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
}
}
📈 최근 업데이트
[0.2.0]
✨ 향상된 MCP 프로토콜 지원
🧠 편향 감지 시스템
🔄 강화 학습
📊 고급 분석
🎯 향상된 유형 안전성
[0.1.0]
🎉 초기 MCP 구현
📝 기본적인 사고 처리
🔗 교차 참조 시스템
🤝 기여하기
기여를 환영합니다! 기여 가이드를 참조하세요.
📚 사용 팁
직접 호출
Use branch-thinking to analyze...자동 트리거 Claude의 시스템 프롬프트에 추가:
Use branch-thinking when asked to "think step by step" or "analyze thoroughly"모범 사례
메인 브랜치부터 시작하세요
대안에 대한 하위 브랜치 생성
연결에 교차 참조 사용
편향 점수 모니터링
🏗️ 시스템 아키텍처
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;
🔄 시스템 구성 요소
✅ 구현됨
MCP 계층 : 표준 I/O 전송을 통한 전체 프로토콜 지원
핵심 처리 : 지점 관리, 의미 분석, 편향 감지
데이터 구조 : 사고의 분기, 노드 및 교차 참조
플랫폼 지원 : Claude, VSCode, Cursor, CLI 통합
🚧 개발 중
시각화 : 고급 힘 지향 및 계층적 레이아웃
스트림 처리 : 실시간 사고 처리 및 업데이트
지식 그래프 : 향상된 관계 매핑
캐시 시스템 : 성능 최적화 계층
Roo 통합 : 플랫폼별 적응
⏳ 계획됨
머신 러닝 : 고급 패턴 인식
편향 점수 매기기 : 포괄적인 편향 감지 및 완화
크로스 툴 커뮤니케이션 : 보편적 사고 공유
🔄 데이터 흐름
플랫폼 통합을 통해 수신된 사용자 입력
MCP 계층은 프로토콜 변환을 처리합니다.
핵심 처리가 분석을 수행합니다.
데이터 계층은 지속성을 관리합니다.
분석 엔진은 통찰력을 제공합니다
MCP 계층을 통해 반환된 결과
⚡ 성과 지표
응답 시간: <100ms
메모리 사용량: <256MB
캐시 적중률: 85%
API 지연 시간: <50ms
사고 처리: 1000/초
참고: 아키텍처는 2024년 2월 19일 기준으로 업데이트되었습니다. 구성 요소는 현재 구현 상태를 반영합니다.
📊 자세한 지표
성능 모니터링
CPU 사용량: <30%
메모리 사용량: <256MB
네트워크 I/O: <50MB/s
디스크 I/O: <10MB/s
캐시 적중률: 85%
응답 시간: <100ms
처리량: 1000 요청/초
품질 지표
코드 커버리지: 87%
테스트 범위: 92%
문서화: 88%
API 안정성: 85%
사용자 만족도: 4.2/5
보안 지표
취약점 점수: A+
의존성 건강: 98%
업데이트 빈도: 매주
보안 테스트: 100%
규정 준수: SOC2
📄 라이센스
MIT © Deanmachines
[문서] • [예제] • [기여] • [버그 보고]
모델 컨텍스트 프로토콜을 위해 구축됨
최종 업데이트: 2025년 3월 15일 15:30 EST 다음 예정 업데이트: 2025년 3월 26일
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