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Branch Thinking

Name: Branch Thinking
Author: ssdeanx

by ssdeanx

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Hybrid

🚦 ブランチ思考 MCP ツール

変更履歴 Node.js タイプスクリプト MCP MITライセンス @dagrejs/グラフライブラリ ml-kmeans lruキャッシュ @xenova/トランスフォーマー @モデルコンテキストプロトコル/sdk チョークマーメイド pnpm

新着情報（2025-04）:
高度な視覚化: クラスタリング (k-means/次数)、中心性オーバーレイ、エッジバンドリング、タスクと優先順位のエージェントオーバーレイ
エージェントキャッシュとプリフェッチ: 埋め込み、要約、分析、プロアクティブなエージェントキャッシュウォーミングのための LRU+TTL キャッシュ
強化された分析：リアルタイム、マルチブランチ、focusNodeのサポート、エージェントに最適化されたメタデータ
エージェントとユーザー向けのドキュメントとオンボーディングのアップグレード

特徴

🌳**ブランチ管理:**複数の思考ラインを作成し、焦点を合わせ、ナビゲートする
🔗**相互参照:**ブランチ間で関連する考えをリンクします (入力、採点)
💡 **AIインサイト：**自動インサイトと概要生成
🧠**セマンティック検索:**埋め込みを使って関連する考えを見つける
📊高度な視覚化:
- ノードクラスタリング（k平均法/次数法）
- 中心性オーバーレイ（近さ、媒介性）
- エッジバンドル
- タスクオーバーレイ（ステータス、優先度、次のアクション）
- すべてのノード/エッジのエージェントオーバーレイとメタデータ
- FocusNode とマルチブランチの視覚化
⚡エージェントキャッシュとプリフェッチ:
- 埋め込み、要約、分析のためのLRU+TTLキャッシュ
- エージェントワークフローのプロアクティブなキャッシュウォーミング
🗂️**永続ストレージ:**クエリ可能、拡張可能、そして考えを失うことはありません
🔄**リアルタイム＆マルチブランチ：**複数のブランチとノードをリアルタイムで視覚化して分析します
🛠️**本番環境レベル:**堅牢なエラー処理、パフォーマンスの最適化、エージェント/人間に優しい API

🛠️ テクノロジースタック

Node.js (18歳以上)
タイプスクリプト(4.x)
@dagrejs/graphlib : グラフ構造、アルゴリズム、分析
ml-kmeans : 可視化のためのクラスタリング
lru-cache : 埋め込み、要約、分析のための LRU+TTL キャッシュ
@xenova/transformers : 埋め込みと要約のパイプライン
@modelcontextprotocol/sdk : MCP プロトコルとエージェントの統合
chalk : CLI出力スタイル
マーメイド：ガントチャート/ロードマップの視覚化
pnpm : 高速な依存関係管理

ロードマップ（ガントチャート）

gantt
    title Branch-Thinking MCP Roadmap (2025)
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Q2 2025
    Advanced Visualization/Analytics :done,      vis1, 2025-04-01,2025-04-20
    Agentic Cache & Prefetch         :done,      cache1, 2025-04-10,2025-04-22
    Enhanced Agentic Docs            :done,      doc1, 2025-04-15,2025-04-25
    Real-time Collaboration          :active,    collab1, 2025-04-20,2025-06-01
    Web Visualization Dashboard      :active,    webviz1, 2025-04-25,2025-06-15
    section Q3 2025
    Plugin System                    :planned,   plugin1, 2025-06-15,2025-07-15
    Mobile/Tablet UI                 :planned,   mobile1, 2025-07-01,2025-08-01
    AI Branch Merging                :planned,   merge1, 2025-07-15,2025-08-15
    Knowledge Base Sync              :planned,   sync1, 2025-08-01,2025-09-01

なぜブランチ思考なのか?

**エージェント設計:**人間と AI の両方のワークフロー向けに構築されており、すべてのコマンドがエージェントフレンドリーです。
**真のブランチング:**アイデア、コード、タスクを並行して整理、相互リンク、推論します。
**AI ネイティブ:**セマンティック検索、自動要約、洞察生成をすぐに使用できます。
**永続的かつ視覚的:**考えを失わないように、すべてがクエリ可能、視覚化可能、拡張可能です。

まとめ

**Branch-Thinking MCP Toolは、**分岐する思考、タスク、コード、知識を管理、可視化、推論するための高度なエージェントプラットフォームです。強力な分岐ベースのパラダイムを用いて、AIエージェントと人間の両方が複雑なプロジェクトを整理し、アイデアを相互にリンクさせ、洞察の生成を自動化することを可能にします。セマンティック検索、可視化、そして永続的なタスク／コード管理機能を備え、次世代の協調的かつ自律的なワークフローのために設計されています。

**Branch-Thinking MCP Toolは、**分岐する思考、タスク、コード、知識を管理、可視化、推論するための高度なエージェントプラットフォームです。強力な分岐ベースのパラダイムを用いて、AIエージェントと人間の両方が複雑なプロジェクトを整理し、アイデアを相互にリンクさせ、洞察の生成を自動化することを可能にします。セマンティック検索、可視化、そして永続的なタスク／コード管理機能を備え、次世代の協調的かつ自律的なワークフローのために設計されています。

アーキテクチャとフロー

flowchart TD
    User([User/Agent 🤖])
    CLI([CLI/API])
    BM[BranchManager 🧠]
    EmbCache[[Embedding/Summary Cache]]
    Storage[(Persistent Storage 💾)]
    Viz([Visualization/Analytics])
    Tasks([Task Extraction])
    Snippets([Code Snippet Storage])

    User-->|Commands/Queries|CLI
    CLI-->|Manage/Query|BM
    BM-->|Cache|EmbCache
    BM-->|Save/Load|Storage
    BM-->|Visualize|Viz
    BM-->|Tasks|Tasks
    BM-->|Snippets|Snippets
    BM-->|Results|CLI
    CLI-->|Output|User

クイックスタート

数秒で起動して実行できます。

pnpm install  # Recommended for speed (or npm install)
pnpm build
node dist/index.js --help  # See available commands

はじめる

1. クローンとインストール

git clone https://github.com/your-org/branch-thinking-mcp.git
cd branch-thinking-mcp
pnpm install  # Or npm install
pnpm build   # Or npm run build

2. 設定（オプション）

Claude Desktop 統合の場合は、 claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。

"branch-thinking": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/your-custom-mcp-dir-here/branch-thinking/dist/index.js"
  ]
}

3. 走る

node dist/index.js

実際の使用レシピ

1. 知識の獲得とリンク

# Batch capture meeting notes
add-thought dev "Discussed semantic search improvements" note
add-thought dev "Agreed to refactor API" decision
# Link related thoughts
link-thoughts t1 t2 supports "API refactor supports search improvements"

2. エージェントタスク抽出

# Extract and manage tasks from a research branch
extract-tasks research
list-tasks research open
update-task-status task-1 in_progress

3. 洞察のための視覚化

# Generate and interpret a knowledge graph
visualize dev
# Review AI-generated summary
summarize-branch dev

🧑‍💻 実例: エージェント型ワークフロー

# 1. Create a new branch for your project or idea
create-branch "AI Research"

# 2. Add thoughts and observations
add-thought [branchId] "Explore semantic search for agent workflows" analysis
add-thought [branchId] "Test cross-linking and summarization" observation

# 3. Link related thoughts
link-thoughts [thoughtId1] [thoughtId2] supports "Thought 2 validates Thought 1"

# 4. See your knowledge graph
visualize [branchId]

# 5. Extract tasks and get AI review
extract-tasks [branchId]
review-branch [branchId]

[branchId]と[thoughtIdX]をlistとhistoryの実際の ID に置き換えます。

コマンドリファレンス

支店管理

指示	説明
`list`	ステータスのあるすべてのブランチを表示
`focus [branchId]`	ブランチにフォーカスを切り替える
`history [branchId?]`	思考履歴を表示
`summarize-branch [branchId?]`	ブランチのAI概要
`review-branch [branchId?]`	ブランチのAIレビュー
`visualize [branchId?]`	接続の視覚的なグラフ

思考と洞察の管理

指示	説明
`insights [branchId?]`	AIが生成した洞察を得る
`crossrefs [branchId?]`	相互参照を表示
`hub-thoughts [branchId?]`	リストハブの考え
`semantic-search [query]`	類似の考えを見つける
`link-thoughts [from] [to] [type] [reason?]`	2つの考えを結びつける
`add-snippet [content] [tags]`	コードスニペットを保存する
`snippet-search [query]`	コードスニペットを検索する
`doc-thought [thoughtId]`	考えを記録する

タスク管理

指示	説明
`extract-tasks [branchId?]`	実行可能な項目を抽出する
`list-tasks [branchId] [status] [assignee] [due]`	タスクの一覧表示/フィルタリング
`update-task-status [taskId] [status]`	タスクのステータスを更新する
`summarize-tasks [branchId]`	タスクを要約する

AIと知識

指示	説明
`ask [question]`	知識ベースからのAI回答

ベストプラクティス

クリーンなコンテキストを確保するために、常にcreate-branchから開始します。
listとfocusを使用して、プロジェクト間または思考の方向間を移動します。
AI によって生成されたコンテキストを取得するには、いくつかの考えを追加した後、 summarize-branchとinsights活用します。
link-thoughtsを使用して、アイデア、タスク、またはコードを明示的に接続し、より豊富なセマンティックグラフを作成します。
コードを変更した後は、必ずpnpm lintとpnpm buildを実行して、エラーを早期に検出します。
複雑な目標を思考/タスク/洞察コマンドのシーケンスに分解します。
反復と適応: 概要、レビュー、視覚化からのフィードバックを使用して、次のアクションを改善します。
正確な結果を得るには、パラメータ (branchId、ステータス、担当者など) を明示的に指定します。
相互参照とマルチホップリンクを使用して創造性を促進し、アイデアの橋渡しをします。
最良の結果を得るために、エージェント (Claude、GPT-4 など) に「段階的に考える」または「思考の連鎖を使用する」ように指示します。

安全

すべての永続データはローカルに保存されます（デフォルト：プロジェクトディレクトリまたはMCP_STORAGE_PATH ）
設定しない限り外部API呼び出しは行われません
エージェント/ユーザーは保存された思考やタスクのプライバシーに責任を負います
セキュリティ上の問題を報告するには、問題を開くか、メンテナーに電子メールを送信してください。

トラブルシューティングとFAQ

Q: ツールが応答しません。A : MCP サーバーのログをチェックして、構成が正しいことを確認してください。

Q: ストレージをリセットするにはどうすればよいですか? A: 永続ストレージディレクトリを削除または移動します (構成を参照)。

Q: 新しいコマンドを追加するにはどうすればよいですか? A: src/index.tsのhandleCommand拡張し、README に文書化します。

アクセシビリティと国際化

すべてのバッジ/画像には説明的な代替テキストがあります。
英語がデフォルトの言語です。翻訳への貢献を歓迎します。
このツールのローカライズに協力したい場合は、PR または問題を開いてください。

貢献

貢献、問題、機能リクエストを歓迎します。GitHub で PR または問題を開いてください。

このリポジトリをフォークする
新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature/your-feature ）
変更をコミットする
ブランチにプッシュする
プルリクエストを開く

参考文献と関連プロジェクト

クレジット

コンセプトとテスト: @ssdeanx
コアコード生成: Claude、GPT-4、Cascade
実装、修正、ドキュメント: @ssdeanx

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

Available Tools

1 tool

branch-thinkingC

Branch-Thinking Tool

Purpose: Use branching commands to create, navigate, and analyze thought branches and tasks.

Usage: Provide a JSON payload with 'type' and relevant parameters in 'args' object. The tool returns an array of items in the format { type: string, text: string }.

Supported Commands:

create-branch: { type: 'create-branch', branchId }
focus: { type: 'focus', branchId }
add-thought: { type: 'add-thought', branchId, content }
semantic-search: { type: 'semantic-search', query, topN? }
extract-tasks: { type: 'extract-tasks', branchId? }
visualize: { type: 'visualize', branchId?, options? }
list-branches: { type: 'list-branches' }
history: { type: 'history', branchId }
insights: { type: 'insights', branchId }
crossrefs: { type: 'crossrefs', branchId }
hub-thoughts: { type: 'hub-thoughts', branchId }
link-thoughts: { type: 'link-thoughts', fromThoughtId, toThoughtId, linkType, reason? }
add-snippet: { type: 'add-snippet', content, tags, author? }
snippet-search: { type: 'snippet-search', query, topN? }
summarize-branch: { type: 'summarize-branch', branchId? }
doc-thought: { type: 'doc-thought', thoughtId }
review-branch: { type: 'review-branch', branchId? }
ask: { type: 'ask', question }
summarize-tasks: { type: 'summarize-tasks', branchId? }
advance-task: { type: 'advance-task', taskId, status }
assign-task: { type: 'assign-task', taskId, assignee }
reset-session: { type: 'reset-session' }
clear-cache: { type: 'clear-cache' }
get-cache-stats: { type: 'get-cache-stats' }

Visualization Options:

clustering: { type: 'clustering', algorithm? }
centrality: { type: 'centrality', metric? }
overlays: { type: 'overlays', features? }
analytics: { type: 'analytics', metrics? }

Example Calls and Expected Responses:

// Add a thought
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "add-thought", "branchId": "research", "content": "Define MCP best practices" } }
// →
[{"type":"text","text":"Thought added to branch research."}]

// Get insights
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "insights", "branchId": "research" } }
// →
[{"type":"text","text":"Insights for branch research: ['Best practices cluster around workflow safety and semantic search.', 'Cross-references indicate high reuse of planning patterns.']"}]

// Get cross-references
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "crossrefs", "branchId": "research" } }
// →
[{"type":"text","text":"Cross-references for branch research: [{ from: 't1', to: 't3', type: 'supports', reason: 't1 evidence for t3' }, { from: 't2', to: 't4', type: 'related' }]"}]

// Extract tasks
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "extract-tasks", "branchId": "research" } }
// →
[{"type":"text","text":"Tasks extracted: [{ id: 'task-123', content: 'Document MCP safety rules', status: 'open' }]"}]

// Summarize tasks
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "summarize-tasks", "branchId": "research" } }
// →
[{"type":"text","text":"Task summary: 1 open, 2 in progress, 0 closed."}]

// Advance a task
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "advance-task", "taskId": "task-123", "status": "in_progress" } }
// →
[{"type":"text","text":"Task task-123 status updated to in_progress."}]

// Assign a task
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "assign-task", "taskId": "task-123", "assignee": "alice" } }
// →
[{"type":"text","text":"Task task-123 assigned to alice."}]

// Semantic search
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "semantic-search", "query": "workflow planning", "topN": 3 } }
// →
[{"type":"text","text":"Top 3 semantic matches for 'workflow planning' returned."}]

// Link thoughts
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "link-thoughts", "fromThoughtId": "t1", "toThoughtId": "t2", "linkType": "supports" } }
// →
[{"type":"text","text":"Linked thought t1 to t2 as 'supports'."}]

// Summarize branch
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "summarize-branch", "branchId": "research" } }
// →
[{"type":"text","text":"Summary for branch research: ..."}]

// Review branch
{ "name": "branch-thinking", "args": { "type": "review-branch", "branchId": "research" } }
// →
[{"type":"text","text":"Branch research reviewed. 2 suggestions found."}]

ParametersJSON Schema

Name	Required	Description
`content`	No	Thought content (string) or batch of thoughts (array of objects).
`branchId`	No	Branch ID to associate with the thought(s). If omitted, a new branch may be created or the active branch used.
`parentBranchId`	No	Optional: ID of the parent branch for hierarchical organization.
`type`	No	Thought type: e.g., 'analysis', 'hypothesis', 'observation', 'task', etc. Used for filtering and scoring.
`confidence`	No	Optional: Confidence score (0-1) for the thought, for ranking or filtering.
`keyPoints`	No	Optional: Key points or highlights extracted from the thought.
`relatedInsights`	No	Optional: IDs of related insights, for semantic linking.
`crossRefs`	No	Optional: Array of cross-references to other branches, with type, reason, and strength.
`command`	No	Optional: Navigation or workflow command. Used for agentic/AI interactions.

TDQS

C2.8/5.0

Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries full burden for behavioral disclosure. While it lists commands and shows example responses, it lacks critical behavioral details: no information about permissions needed, whether operations are destructive, rate limits, error handling, or persistence behavior. The examples show return formats but don't explain system behavior comprehensively.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness3/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is well-structured with clear sections (Purpose, Usage, Supported Commands, Visualization Options, Examples). However, it's overly verbose with extensive example calls that could be condensed. The front-loaded purpose is clear, but the length could be optimized for better conciseness.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's complexity (9 parameters, nested objects, no output schema, no annotations), the description is incomplete. While it documents commands and shows examples, it lacks crucial context about system behavior, error conditions, authentication requirements, and operational constraints. For such a sophisticated tool with multiple command types, more comprehensive documentation is needed.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, providing good documentation of all 9 parameters. The description adds some value by listing specific command types and their parameters in the 'Supported Commands' section, but this largely duplicates what's in the schema's command object. It doesn't provide additional semantic context beyond what the schema already documents well.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's purpose as 'to create, navigate, and analyze thought branches and tasks' with specific verbs and resources. However, since there are no sibling tools mentioned, it cannot demonstrate differentiation from alternatives, preventing a perfect score.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides basic usage instructions ('Provide a JSON payload with type and args') but offers no guidance on when to use specific commands versus alternatives, no context about prerequisites, and no exclusions. It lists commands without explaining their appropriate contexts.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Install Server

RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd

TDQS

B3.2/5.0

Disambiguation5/5

The single tool 'branch-thinking' has no other tools to be confused with, so disambiguation is perfect. All functionality is contained within one tool, eliminating any possibility of misselection between multiple tools.

Naming Consistency5/5

With only one tool named 'branch-thinking', naming consistency is inherently perfect. There are no other tool names to compare against, so no inconsistency can exist in the tool set.

Tool Count2/5

The server has only one tool despite offering extensive functionality (over 20 commands). This is a significant mismatch as the domain suggests a need for multiple specialized tools (e.g., separate tools for branch management, task operations, search, etc.). A single tool forces all operations through one interface, which is inappropriate for the apparent scope.

Completeness5/5

The tool provides comprehensive coverage for thought branching and task management, including creation, navigation, analysis, visualization, task extraction, assignment, and various utility functions. No obvious gaps exist; it supports full lifecycle operations for branches, thoughts, and tasks within its domain.

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo issues

Resources

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If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server

🚦 ブランチ思考 MCP ツール

特徴

🛠️ テクノロジースタック

ロードマップ（ガントチャート）

目次

なぜブランチ思考なのか?

まとめ

アーキテクチャとフロー

クイックスタート

はじめる

1. クローンとインストール

2. 設定（オプション）

3. 走る

実際の使用レシピ

1. 知識の獲得とリンク

2. エージェントタスク抽出

3. 洞察のための視覚化

🧑‍💻 実例: エージェント型ワークフロー

コマンドリファレンス

支店管理

思考と洞察の管理

タスク管理

AIと知識

ベストプラクティス

安全

トラブルシューティングとFAQ

アクセシビリティと国際化

貢献

参考文献と関連プロジェクト

クレジット

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