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

🧠 신경망 설계자(NA) | MCP 지점 사고 도구

지점 관리, 의미 분석, 인지 향상을 통해 여러 AI 플랫폼에서 체계적인 사고와 분석을 가능하게 하는 MCP 도구입니다.

🤖 지원 플랫폼

플랫폼	상태	완성
클로드	✅	네이티브 지원
VSCode Copilot	✅	MCP 확장을 통해
커서	✅	직접 통합
루	🚧	개발 중
명령줄	✅	CLI 도구
클로드 코드	✅	네이티브 지원

🎯 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

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

🔄 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

[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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security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested