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multidim-mcp

面向 AI 智能体的结构化思维网格——一个独立的 MCP 服务器,纯标准库实现。

Multidim 将一个主题路由到一组分析透镜(一个上下文),并返回一个 层级化网格——轴、子透镜、强制问题——供调用方 LLM 填写。思考始终留在调用方: 服务器只提供结构,绝不提供认知。它不调用任何 LLM,不发起任何网络请求, 相同的输入永远产出相同的框架。

  • 零依赖 —— Python 3.9 以上,仅用标准库。

  • 确定性 v2 契约 —— 每个框架都携带可自校验的 frame_hash; 已填写的分析会逐节校验,并返回可操作的错误码。

  • 习得陷阱 —— 你记录一次的教训会变成强制问题, 注入到之后所有主题匹配的未来框架中。

  • 加固的存储 —— 原子写入、原生跨进程锁、增量迁移、 带备份的重置,以及一道拒绝触碰任何外来 ~/.multidim 存储的防线。

看看区别在哪里

一个智能体分析*"我们是否应该把计费服务从 MySQL 迁移到 PostgreSQL?"*。 每个部分都填满了,每句话读起来都没问题。以下是 multidim_validate 在第一次检查时返回的内容:

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

唯一一个备选方案只是复述了假设本身,假设没有携带任何能够证伪它的检验, 二阶效应逐字重复了一阶效应,结论没有引用上面任何一部分工作。这些缺陷 在你阅读答案时都不可见;而这里全部按名称一一指了出来。

重做被拒绝的部分后,同一个检查器返回 ACCEPT。若编辑框架删除你觉得碍事的 规则,它会拒绝整个提交——因为框架携带了自身内容的哈希。

完整记录,包括修正后的部分长什么样,以及这个检查器有意检查什么: DEMO.md。一条命令即可复现:python demo.py

Related MCP server: CRASH - Cascaded Reasoning with Adaptive Step Handling

快速开始

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

用任何 MCP 客户端注册该服务器(stdio 传输):

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

或者直接运行:python -m multidim_mcp,无需安装:uvx multidim-mcp

该服务器已列入官方 MCP Registry,名为 io.github.Cherridsaid/multidim-mcp

工具

工具

职责

multidim_analyze

为某个主题构建网格(depthcore / deep / fullformat:文本或确定性的 v2 JSON 框架)

multidim_contexts

列出所有已知上下文及其轴与子透镜

multidim_validate

对已填写的分析与对应 v2 框架进行确定性、无状态的校验——逐节返回 ACCEPT / WARNING / REJECT

multidim_learn

创建或丰富一个上下文(关键词、轴、教训)——唯一的写入入口

工作原理

  1. multidim_analyze 为你的主题检测最合适的上下文(基于词边界的 关键词匹配,已做变音折叠),返回一个 v2 框架:必需章节、 章节模式、校验规则,以及所有触发条件匹配的习得陷阱

  2. 你的 LLM 逐节填写该框架。

  3. multidim_validate 从存储中重建框架,拒绝被篡改或过期的框架 (通过 frame_hash),随后对分析进行校验:结构完整性、 假设的证伪检验、与主方案真正不同的备选方案、与一阶效应 有别的二阶效应、不照抄风险清单的事后复盘、引用了真实标识符的综合结论, 以及措辞填充密度上限。只有被判定为 REJECT 的节需要重做, 且必须在框架的 max_validation_rounds 范围内完成。

四个种子上下文是中性的、确定性的:generic(8 个通用透镜)、 code_reviewtechnical_writingdecision

存储

存储位于一个专有的每用户数据路径上(可用 MULTIDIM_MCP_HOME 覆盖), 首次运行时由中性种子创建。写入操作是原子的,并使用操作系统原生文件锁 跨进程串行化;任何重置之前,损坏的存储都会被备份,绝不静默丢弃。 一道绊线会拒绝一切解析到外来个人 ~/.multidim 存储的读写操作。

发布分支的维护者可以通过 MULTIDIM_MCP_EXTRA_FORBIDDEN(逗号分隔)扩展 中性守卫,加入自己的私有标记,而无需将标记硬编码进公开源码。

透明性

  • 不是 AI 系统 —— multidim-mcp 不包含任何模型,也不执行任何推理: 它是确定性的、基于规则的软件。根据欧盟《人工智能法案》(EU Reg. 2024/1689), 它不属于该法案第 1 条第 (1) 款意义上的 AI 系统;作为自由开源软件, 它落入第 2 条第 (12) 款的豁免范围。它不收集数据,也不发起任何网络调用。

  • 本文档中的插图由 GPT 生成,并保留其 C2PA 来源信息不变。

开发

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 在 Ubuntu 与 Windows 上分别针对 Python 3.9 / 3.11 / 3.13 运行。

许可证

Apache-2.0 —— 参见 LICENSE

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
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Resources

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