Skip to main content
Glama

Мир-Мозг WorldBrain — аудируемый сервис рассуждений MCP

Прозрачный мозг принятия решений, управляющий всеми воплощёнными устройствами. Инкапсулирует «карту мира → аудируемые рассуждения A* → исполнение физическим носителем → обучающую обратную связь» в стандартный сервис MCP (Model Context Protocol) stdio, чтобы любой ИИ-агент мог подключиться, просто скопировав конфигурацию.

Ноль зависимостей · Ноль серверов · Бесплатное распространение для ИИ-агентов. Только встроенные модули Node.js, ядро — единый источник истины с 世界大脑.html.


Ноль, Установка (пассивная точка привлечения клиентов)

npm install -g worldbrain-mcp      # 全局安装,自带 bin
npx worldbrain-mcp --selftest      # 免安装验证
  • Исходный код / Issues: https://github.com/genesis-plan/worldbrain-mcp

  • Любой клиент, поддерживающий MCP (Claude Desktop / Cursor / Cline и т. д.), может подключиться, скопировав конфигурацию ниже — не нужно открывать веб-страницу, не нужен сервер.

Related MCP server: gbrain

Один, Что это такое

Мир-Мозг предоставляет внешним агентам возможность «аудируемого рассуждения»:

Возможность

Соответствующий инструмент

Описание

Восприятие сцены

world_info / set_world

Сначала посмотреть структуру карты мира или импортировать собственную сцену (уничтожитель комаров — лишь пример по умолчанию)

Аудируемое рассуждение

reason / audit

Оптимальный путь A* + обоснование каждого шага + честная пометка неразрешимой области 𝕌

Подключение физического носителя

carrier_report

Носитель сообщает уровень заряда/плотность, автоматически генерируются жёсткие/мягкие ограничения

Обучающий цикл

learn / knowledge_query / knowledge_add

Результат выполнения → обновление уверенности; база опыта доступна для запроса и пополнения

Детерминированность, без галлюцинаций: рассуждение/аудит/обучение полностью выполняются в локальном ядре, без LLM. Бесплатный LLM (OpenRouter :free) используется только для восприятия «естественный язык → структурированное состояние» в веб-версии (см. 世界大脑.html), на уровне MCP не зависит ни от каких внешних API.


Два, Список файлов

Файл

Назначение

worldbrain-mcp.js

Основной сервис MCP (stdio, ноль зависимостей)

世界大脑.html

Однофайловая демонстрация + внутреннее ядро (MCP извлекает ядро из него для повторного использования)

README.md

Данное руководство по подключению

При развёртывании worldbrain-mcp.js и 世界大脑.html должны находиться в одном каталоге (или задать переменную окружения WORLDBRAIN_HTML, указывающую на html).


Три, Быстрое подключение (3 типа клиентов)

1. Claude Desktop

Отредактируйте claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "worldbrain": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/你的路径/世界大脑/work/worldbrain-mcp.js"]
    }
  }
}

2. Cursor / Cline / любой клиент, поддерживающий MCP

Добавьте в конфигурацию MCP:

{
  "mcpServers": {
    "worldbrain": {
      "command": "node",
      "args": ["/abs/path/to/worldbrain-mcp.js"]
    }
  }
}

3. Проверка из командной строки (проверка, что сервер запускается)

node worldbrain-mcp.js --selftest
# 输出:SELFTEST OK — 全部 N 项工具验证通过

Четыре, Интерфейсы инструментов (вызовы внешних агентов)

world_info() → структура текущей карты мира

{ "nodes": ["CHARGE","A","B","C"], "edgeCount": 10, "edges": [...] }

set_world({nodes, edges, coord?}) → импорт вашей сцены

{
  "nodes": ["S","A","B","T"],
  "edges": [{"from":"S","to":"A","w":2},{"from":"A","to":"T","w":3}],
  "coord": {"S":[0,0],"A":[3,0],"T":[6,0]}
}

→ { "ok": true, "nodes": ["S","A","B","T"], "edgeCount": 2 }

reason({start?, goal, hard?, soft?}) → аудируемый оптимальный путь

{ "start": "CHARGE", "goal": "C", "hard": ["A"], "soft": ["B"] }

→ { "status":"optimal", "path":["CHARGE","B","C"], "cost":6, "steps":[...], "note":"..." }

При неразрешимости честно возвращает:

{ "status":"unknown", "U": true, "reason":["目标不在世界图"] }

carrier_report({battery?, goal, density?}) → ограничения физического носителя

{ "battery": 100, "goal": "A", "density": {"A":8,"B":3,"C":5} }

→ { "battery":100, "hard":[], "soft":["B"], "note":"电量充足" }

При заряде <20 hard:["A","B","C"] (запрет покидать зарядную станцию).

audit({start?, goal, hard?, soft?}) → пятисекционный аудиторский отчёт

{ "summary": {...}, "details": [...], "evidence": [...], "constraints": [...], "unknown": [], "status": "valid" }

learn({path, success}) → обучающий цикл

{ "path": ["CHARGE","A","C"], "success": true }

→ { "updated":[{"transition":"CHARGE→A","confidence":0.6}], "knowledgeBaseSize": 5 }

knowledge_query({from?, to?}) / knowledge_add({from, to, success?, confidence?, source?})

Добавление и запрос базы опыта.


Пять, Минимальный пример вызова (с точки зрения агента)

1. 调用 world_info()            → 了解当前场景有哪些节点
2. 调用 set_world(我的场景)      → (可选)换成你自己的物理载体/任务图
3. 调用 carrier_report(电量,目标,密度) → 载体上报,拿到硬/软约束
4. 调用 reason(起点,目标,硬,软)   → 得到可审计最优路径
5. 载体按 path 执行
6. 调用 learn(执行路径, 成功?)   → 置信度更新,越用越准

Шесть, Честные границы (по продуктовой формулировке, без вымысла)

Детерминированно реализовано: рассуждение (A*+ограничения), аудит (пятисекционная цепочка обоснований), база знаний (опыт+уверенность), обучение (одношаговая обратная связь), подключение физического носителя, подключение MCP.

Требуется документацией, но в настоящее время не реализовано (в коде — заглушки TODO, без нагромождения терминов для имитации реализации):

  • Сходимость убеждений по неподвижной точке Банаха при восприятии (Layer1)

  • Границы сложности выборки PAC-обучения / дистилляция знаний (Layer2/6)

  • Каузальное обнаружение через do-исчисление (Layer5)

  • Модель мира / контрфактическое рассуждение (расширение Layer2)

  • Формальная верификация логикой Хоара (апгрейд Layer7)

  • LSH / поиск по векторной схожести (Layer3, в настоящее время — точное сопоставление массивов)

В пределах математической точности доказуемо: на конечной карте мира + допустимой евклидовой эвристике A* полон и оптимален (находит оптимальный путь или честно помечает 𝕌).


Семь, Лицензия и распространение

Бесплатно, с открытым исходным кодом, распространяется для ИИ-агентов. Может использоваться для материалов свидетельства о программном обеспечении / патента и сценариев пассивного привлечения клиентов.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A universal MCP server providing persistent, structured memory through a knowledge graph with graph storage, semantic vector search, and multi-hop traversal for AI agents and IDEs.
    24 PyPI
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A local-first compiled knowledge graph MCP server that provides structured memory for AI agents with full-text search, vector embeddings, and timeline tracking.
    639 npm
    8
    MIT