multidim-mcp

AIエージェントのための構造化思考グリッド — スタンドアロンMCPサーバー、標準ライブラリのみ。

Multidimは、主題を一連の分析レンズ（コンテキスト）にルーティングし、呼び出し元のLLMが記入するための階層グリッド（軸、サブレンズ、必須質問）を返します。思考は呼び出し元に残ります: サーバーは構造を提供するだけで、認知は行いません。LLMを呼び出さず、ネットワークリクエストも行わず、同じ入力は常に同じフレームを生成します。

• ゼロ依存 — Python 3.9+、標準ライブラリのみ。

• 決定論的v2コントラクト — すべてのフレームは自己検証可能なframe_hashを持ちます。記入済みの分析は、セクションごとに実用的なエラーコード付きでチェックされます。

• 学習された罠 — 一度記録した教訓は、件名が一致する将来のすべてのフレームに注入される必須質問になります。

• 堅牢化されたストア — アトミック書き込み、ネイティブなプロセス間ロック、追加型マイグレーション、バックアップ付きリセット、そして外部の~/.multidimストアには決して触れないガード。

違いを見る

エージェントが*「請求サービスをMySQLからPostgreSQLに移行すべきか？」*を分析するとします。すべてのセクションが埋められ、すべての文が自然に読めます。最初のパスでmultidim_validateが返すのは次のとおりです:

overall verdict: REJECT

REJECT  alternatives        NOT_ENOUGH_ALTERNATIVES, ALTERNATIVE_DUPLICATES_PRIMARY
REJECT  hypotheses          HYPOTHESIS_NOT_FALSIFIABLE
REJECT  second_order_risks  SECOND_ORDER_REPEATS_FIRST
REJECT  cross_talk          GENERIC_DENSITY_HIGH
REJECT  synthesis           SYNTHESIS_WITHOUT_REFERENCES
WARNING premortem           PREMORTEM_SIMILAR_TO_RISKS

唯一の代替案は仮説を言い換えただけで、仮説にはそれを反証できるテストがなく、二次効果は一次効果を一言一句繰り返し、結論は上記の作業を一切参照していませんでした。答えを読んでもそれらは見えません。しかし、ここではすべてが名前付きで報告されています。

拒否されたセクションをやり直すと、同じチェッカーがACCEPTを返します。フレームを編集して都合の悪いルールを削除すると、提出全体が拒否されます。フレームは自身のコンテンツのハッシュを持っているからです。

修正されたセクションの内容と、これが意図的にチェックしないことの完全なトランスクリプトは、DEMO.md を参照してください。python demo.pyの1コマンドで再現できます。

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クイックスタート

pip install multidim-mcp        # from PyPI
pip install .                   # or from a source checkout

任意のMCPクライアント（stdioトランスポート）でサーバーを登録します:

{
  "mcpServers": {
    "multidim": {
      "command": "multidim-mcp"
    }
  }
}

または、直接実行します: python -m multidim_mcp、またはインストールせずに: uvx multidim-mcp。

サーバーは公式MCPレジストリにio.github.Cherridsaid/multidim-mcpとして登録されています。

ツール

仕組み

1. multidim_analyzeは、件名に最適なコンテキストを検出し（単語境界キーワードマッチング、アクセント折りたたみ）、v2フレームを返します: 必須セクション、セクションスキーマ、検証ルール、必須質問 — 件名に一致する学習された罠もすべて含みます。

2. LLMがフレームをセクションごとに記入します。

3. multidim_validateはストアからフレームを再構築し、改ざんまたは古いフレームを拒否して（frame_hash）、分析をチェックします: 構造的完全性、仮説の反証テスト、主要なものと真に異なる代替案、一次効果とは異なる二次効果、リスクリストをコピーしないプレモータム、実際の識別子を参照する統合、そしてフィラーフレーズ密度の上限。フレームのmax_validation_rounds内で、拒否されたセクションのみがやり直されます。

4つのシードコンテキストはニュートラルで決定論的です: generic（8つの一般的なレンズ）、code_review、technical_writing、decision。

ストレージ

ストアは専用のユーザーごとのデータパス（MULTIDIM_MCP_HOMEで上書き可能）に置かれ、初回実行時にニュートラルなシードから作成されます。書き込みはアトミックで、OSのネイティブなファイルロックによってプロセス間で直列化されます。破損したストアは、リセット前にバックアップされ、黙って破棄されることはありません。外部の個人用~/.multidimストアに解決される読み取りまたは書き込みは、トリップワイヤーが拒否します。

フォークを公開するメンテナは、MULTIDIM_MCP_EXTRA_FORBIDDEN（カンマ区切り）を使用して、公開ソースにハードコードすることなく、独自のプライベートマーカーで中立性ガードを拡張できます。

透明性

• AIシステムではありません。 multidim-mcpにはモデルが含まれておらず、推論も実行しません。決定論的なルールベースのソフトウェアです。EU AI法（規則2024/1689）の下では、第3条(1)の意味でのAIシステムではなく、フリーでオープンソースのソフトウェアとして、第2条(12)の免除の対象となります。データを収集せず、ネットワーク呼び出しも行いません。

• このREADMEのイラストはGPTで生成され、C2PAの来歴メタデータはそのまま保持されています。

開発

python run_tests.py      # full suite, stdlib only
python smoke_install.py  # packaging smoke test (wheel + venv + entry point)
python demo.py           # the analyse -> validate -> fix -> accept cycle of DEMO.md

CIはUbuntuとWindowsの両方で、Python 3.9 / 3.11 / 3.13で実行されます。

ライセンス

Apache-2.0 — LICENSEおよびNOTICEを参照してください。