🚦 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

Related MCP server: DeepLucid3D UCPF Server

🛠️ 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。

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新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature/your-feature ）
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