Name: krusch-sequential-mcp
Author: kruschdev

⚡ ¿Por qué Krusch Sequential MCP?

El MCP estándar sequential-thinking proporciona una gran herramienta para el razonamiento mediante cadena de pensamiento, pero sufre del problema del "teléfono descompuesto" en entornos multi-agente, donde los agentes pueden alucinar pensamientos sin fundamento con confianza, lo que contamina la ventana de contexto.

krusch-sequential-mcp resuelve esto introduciendo un Filtrado de Plausibilidad Semántica junto con una capa de persistencia en PostgreSQL mediante DBOS altamente confiable.

Características clave

🧠 Filtrado de Plausibilidad Semántica: Rechaza de forma autónoma pensamientos desviados o alucinados mediante un evaluador de modelo de borde.
💾 Persistencia en PostgreSQL mediante DBOS: Persiste de forma sincrónica cada pensamiento, rama y revisión en una tabla dbos_thoughts, creando un DAG de razonamiento auditable.
🛑 Confiabilidad de estado determinista: Detiene la ejecución de pensamientos contaminados, obligando a los agentes a reevaluar su ruta de razonamiento.
🔌 Reemplazo directo: Totalmente compatible con la interfaz estándar sequential-thinking mientras admite el nuevo parámetro groundingContext.
📦 Cero dependencias externas: El evaluador de plausibilidad es totalmente autónomo; no se requiere un kit de herramientas externo.

🧠 Arquitectura: Puerta de Plausibilidad Semántica

Cuando un agente propone un pensamiento, el evaluador interno lo analiza frente al groundingContext proporcionado.

graph TD;
    A[Agent Thought Proposed] --> B{Grounding Context Provided?};
    B -- No --> C[Accept & Persist to DBOS];
    B -- Yes --> D[Edge Model Evaluator];
    D -- Plausible --> C;
    D -- Hallucinated/Drifted --> E[Reject Thought];
    E --> F[Return Soft Error to Agent];
    F --> G[Agent Re-evaluates];

📦 Instalación

npm install -g krusch-sequential-mcp

O configúrelo en su archivo de configuración de MCP (por ejemplo, claude_desktop_config.json o .cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "krusch-sequential-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "krusch-sequential-mcp"]
    }
  }
}

🚀 Guía de inicio rápido

Los agentes pueden invocar la herramienta sequentialthinking con los parámetros estándar (thought, thoughtNumber, totalThoughts, nextThoughtNeeded, etc.).

Para activar la puerta de plausibilidad, incluya el parámetro groundingContext en su llamada a la herramienta:

{
  "thought": "Since the user is asking about the database schema, I will assume it uses MongoDB and write a query for it.",
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 3,
  "nextThoughtNeeded": true,
  "groundingContext": "The current codebase exclusively uses DBOS PostgreSQL for persistence. No NoSQL databases are present."
}

Debido a que el pensamiento entra en conflicto con el groundingContext, el evaluador lo rechazará de forma autónoma, devolviendo un error al agente para que replantee su enfoque.

⚙️ Variables de entorno

Variable	Requerido	Predeterminado	Descripción
`DATABASE_URL`	No	(ninguno — persistencia deshabilitada)	Cadena de conexión a PostgreSQL (ej. `postgres://usuario:contraseña@localhost:5432/mibasedatos`). Si no se establece, el servidor se ejecuta solo en memoria.
`OLLAMA_URL`	No	`http://localhost:11434`	URL base para el servicio Ollama para comprobaciones de plausibilidad.
`PLAUSIBILITY_MODEL`	No	`qwen2.5-coder:1.5b`	Modelo de Ollama utilizado para el filtrado de plausibilidad. Debe ser un modelo pequeño y rápido.

Copie .env.example para un inicio rápido:

cp .env.example .env

🤝 Contribuciones

¡Agradecemos las contribuciones! Asegúrese de que sus pruebas pasen y cumplan con los estándares de formato del proyecto. Ejecute las pruebas mediante npm run build y npm start (o node build/index.js).