🧠 Arquitecto neuronal (NA) | Herramienta de pensamiento ramificado MCP

Una herramienta MCP que permite el pensamiento y el análisis estructurados en múltiples plataformas de IA a través de la gestión de sucursales, el análisis semántico y la mejora cognitiva.

📚 Índice de contenidos

1. Descripción general

2. Arquitectura del sistema

3. Soporte de plataforma

4. Integración MCP

5. Cronograma del proyecto

6. Características principales

7. Instalación y uso

8. Referencia de comandos

9. Métricas de rendimiento

10. Contribuyendo

11. Licencia

Related MCP server: Branch Thinking

🤖 Plataformas compatibles

🎯 Descripción general

Neural Architect mejora las interacciones de IA a través de:

• 🌳 Gestión del pensamiento multidisciplinar

• 🔍 Análisis semántico multiplataforma

• ⚖️ Detección de sesgo universal

• 📊 Análisis estandarizado

• 🔄 Aprendizaje adaptativo

• 🔌 Optimizaciones específicas de la plataforma

Requisitos del sistema

Métricas clave

🎯 Estado de integración de MCP

Implementación actual

Próximas funciones de MCP

• 🔄 Soporte de respuesta en streaming

• 🔌 Sistema de complementos para adaptadores específicos del modelo

• Comunicación entre herramientas

• 📊 Modelar la conciencia del contexto

🎯 Cronograma del proyecto (Gantt)

gantt
    title Neural Architect Development Timeline
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat  %b-%d
    todayMarker on

    section Completed
    v0.1.0 Initial Release      :done, v1, 2025-01-15, 2025-01-30
    Core MCP Protocol          :done, mcp, 2025-02-01, 2025-02-05
    Semantic Processing        :done, sem, 2025-02-05, 2025-02-10
    Analytics Engine           :done, ana, 2025-02-10, 2025-02-15
    v0.2.0 Release             :done, v2, 2025-02-15, 2025-02-19

    section Current Sprint
    Advanced Visualization     :active, vis, 2025-03-10, 2025-03-16
    Real-time Updates          :active, rt, 2025-03-12, 2025-03-28
    Roo Integration            :roi, 2025-03-14, 2025-03-31
    Performance Optimization   :opt, 2025-03-15, 2025-03-30
    Plugin System              :plug, 2025-03-17, 2025-04-05

    section Q2 2025
    Streaming Response         :stream, 2025-04-01, 2025-04-15
    Enhanced Error Handling    :err, 2025-04-16, 2025-04-30
    Multi-modal Processing     :multi, 2025-05-01, 2025-05-15
    Knowledge Graph            :graph, 2025-05-16, 2025-05-31
    Pattern Recognition        :pat, 2025-06-01, 2025-06-30

    section Q3 2025
    Cross-tool Communication   :cross, 2025-07-01, 2025-07-31
    Context-aware Processing   :context, 2025-08-01, 2025-08-31
    Custom Embeddings          :embed, 2025-09-01, 2025-09-30

    section Q4 2025
    API Gateway                :api, 2025-10-01, 2025-10-31
    Real-time Collaboration    :collab, 2025-11-01, 2025-11-30
    v1.0 Release               :milestone, v3, 2025-12-15, 2025-12-31

    section Platform Support
    Claude Support             :done, claude, 2025-01-15, 2025-12-31
    VSCode Support             :done, vscode, 2025-02-01, 2025-12-31
    Cursor Support             :done, cursor, 2025-02-01, 2025-12-31
    CLI Support                :done, cli, 2025-02-15, 2025-12-31
    Roo Support                :active, roo, 2025-02-19, 2025-12-31

Dependencias de la ruta crítica

• Visualización avanzada → Actualizaciones en tiempo real

• Sistema de complementos → Comunicación entre herramientas

• Gráfico de conocimiento → Procesamiento consciente del contexto

• Reconocimiento de patrones → Incrustaciones personalizadas

• API Gateway → Versión 1.0

🎯 Fechas clave

• ✅ v0.1.0: 15 de enero de 2025
  Implementación inicial con funcionalidades básicas e integración básica de Claude.

• ✅ v0.2.0: 15 de febrero de 2025
  Lanzamiento que presenta un sistema de detección de sesgos e integración de aprendizaje de refuerzo (RL) con análisis mejorados.

• 🎯 v0.3.0: 31 de marzo de 2025
  Centrarse en mejorar el procesamiento semántico y las capacidades analíticas fundamentales.

• 🎯 v0.4.0: 30 de junio de 2025
  Presentar visualización avanzada y funciones de procesamiento multimodal preliminar.

• 🎯 v0.5.0: 30 de septiembre de 2025
  Integración de capacidades de gráficos de conocimiento y optimizaciones adicionales del rendimiento.

• 🎯 v1.0.0: 15 de diciembre de 2025
  Versión completa con puerta de enlace API, colaboración en tiempo real y soporte completo de la plataforma.

Nota: El cronograma está sujeto a ajustes según el progreso del desarrollo y los requisitos de la plataforma.

Cronograma y objetivos del proyecto

Esta sección describe el progreso del proyecto, ofreciendo una visión general de los hitos completados, detallando las tareas actuales del sprint y describiendo las próximas fases de desarrollo. El objetivo es mantener la transparencia y asegurar la alineación en todas las integraciones de la plataforma.

✅ Hitos completados

Última actualización: 15 de marzo de 2025, 15:30 EST

🚧 Sprint actual (T1 2025)

Fecha de finalización: 31 de marzo de 2025

Durante el sprint actual, el equipo se centra en mejorar la experiencia del usuario y el rendimiento del sistema a través de mejoras de funciones clave e integraciones de plataformas:

🗓️ Próximos hitos

Esta sección detalla la hoja de ruta estratégica para las próximas fases de desarrollo. Cada hito se define con plazos objetivo, niveles de confianza y aplicabilidad de la plataforma para garantizar un progreso preciso en todos los ámbitos.

T2 2025 (abril - junio)

T3 2025 (julio - septiembre)

T4 2025 (octubre - diciembre)

Este documento se mantiene actualizado para garantizar la transparencia y la claridad durante todo el ciclo de vida del proyecto. Para más detalles o actualizaciones, consulte el panel interno del proyecto o contacte al responsable del proyecto.

Visión a largo plazo (2025)

• 🧠 Arquitectura cognitiva avanzada

• 🔄 Sistemas de automejora

• 🤝 Sincronización multiplataforma

• 📊 Suite de visualización avanzada

• 🔐 Funciones de seguridad empresarial

• 🌐 Red global de pensamiento

⚠️ Desafíos conocidos

1. Consistencia entre plataformas

2. Rendimiento en tiempo real

3. Escalado de la búsqueda semántica

4. Optimización de la memoria

5. Estandarización de API

📈 Métricas de progreso

• Cobertura de código: 87%

• Índice de rendimiento: 92/100

• Soporte de plataforma: 5/6

• Estabilidad API: 85%

• Satisfacción del usuario: 4.2/5

Nota: Todas las fechas y estimaciones están sujetas a cambios según el progreso del desarrollo y los requisitos de la plataforma.

Última actualización: 15 de marzo de 2025, 15:30 EST
Próxima actualización: 22 de marzo de 2025

⚡ Características principales

🧠 Procesamiento cognitivo

graph LR
    A[Input] --> B[Semantic Processing]
    B --> C[Vector Embedding]
    C --> D[Pattern Recognition]
    D --> E[Knowledge Graph]
    E --> F[Output]

Motor semántico

• Vectores de pensamiento de 384 dimensiones

• 🔍 Búsqueda de similitud contextual O(log n)

• 🌐 Rutas de razonamiento de múltiples saltos

• 🎯 95% de precisión en la detección de relaciones

Suite de análisis

• 📊 Métricas de sucursales en tiempo real

• 📈 Seguimiento de la evolución temporal

• Mapeo de cobertura semántica

• 🔄 Algoritmos de detección de deriva

Detección de sesgo

• 🎯 5 patrones de sesgo cognitivo

• 📉 Cuantificación de la gravedad

• 🛠️ Mitigación automatizada

• 📊 Monitoreo continuo

Sistema de aprendizaje

• Puntuación de confianza dinámica

• 🔄Retroalimentación de refuerzo

• 📈 Optimización del rendimiento

• 🎯 Ajuste automático de parámetros

🚀 Inicio rápido

Instalación específica de la plataforma

# For Claude Desktop
{
  "branch-thinking": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/tools/branch-thinking/dist/index.js"]
  }
}

# For VSCode
ext install mcp-branch-thinking

# For Cursor
cursor plugin install @mcp/branch-thinking

# For Command Line
npm install -g @mcp/branch-thinking-cli

# For Development
npm install @modelcontextprotocol/server-branch-thinking

Ejemplos de uso

# Cursor
/think analyze this problem

# VSCode Copilot
#! branch-thinking: analyze

# Claude
Use branch-thinking to analyze...

# Command Line
na analyze "problem statement"

# Roo
@branch-thinking analyze

# Claude Code
/branch analyze

Comandos de herramientas

Comandos básicos

list                    # Show all thought branches
focus <branchId>        # Switch to specific branch
history [branchId]      # View branch history

Funciones avanzadas

semantic-search <query> # Search across thoughts
analyze-branch <id>     # Generate branch analytics
detect-bias <id>        # Check for cognitive biases

🛠️ Referencia de comandos

Comandos de análisis

na semantic-search "query" [--threshold=0.7] [--max=10]
na multi-hop "start" "end" [--depth=3]
na analyze-clusters [--method=dbscan] [--epsilon=0.5]

Comandos de monitoreo

na analyze branch-name [--metrics=all]
na track node-id [--window=5]
na detect-bias branch-name [--types=all]

🛠️ Configuración de MCP

{
  "name": "@modelcontextprotocol/server-branch-thinking",
  "version": "0.2.0",
  "type": "module",
  "bin": {
    "mcp-server-branch-thinking": "dist/index.js"
  },
  "capabilities": {
    "streaming": false,
    "batchProcessing": true,
    "contextAware": true
  }
}

📈 Actualizaciones recientes

[0.2.0]

• ✨ Compatibilidad mejorada con el protocolo MCP

• 🧠 Sistema de detección de sesgos

• 🔄 Aprendizaje por refuerzo

• 📊 Análisis avanzado

• 🎯 Seguridad de tipos mejorada

[0.1.0]

• 🎉 Implementación inicial de MCP

• Procesamiento básico del pensamiento

• 🔗 Sistema de referencias cruzadas

🤝 Contribuyendo

¡Se agradecen las contribuciones! Consulta la Guía de Contribución .

📚 Consejos de uso

1. Invocación directa

   Use branch-thinking to analyze...

2. Activación automática Agregar al mensaje del sistema de Claude:

   Use branch-thinking when asked to "think step by step" or "analyze thoroughly"

3. Mejores prácticas

   • Comenzar con la rama principal

   • Crear subramas para alternativas

   • Utilice referencias cruzadas para las conexiones

   • Monitorizar las puntuaciones de sesgo

🏗️ Arquitectura del sistema

graph TB
    subgraph Frontend["Frontend Layer"]
        direction TB
        UI["User Interface"]
        VIS["Visualization Engine"]
        INT["Platform Integrations"]
    end

    subgraph MCP["MCP Protocol Layer"]
        direction TB
        Server["MCP Server"]
        Transport["Stdio Transport"]
        Protocol["Protocol Handler"]
        Stream["Stream Processor"]
    end

    subgraph Core["Core Processing"]
        direction TB
        BM["Branch Manager"]
        SP["Semantic Processor"]
        BD["Bias Detector"]
        AE["Analytics Engine"]
        RL["Reinforcement Learning"]
        KG["Knowledge Graph"]
    end

    subgraph Data["Data Layer"]
        direction TB
        TB["Thought Branches"]
        TN["Thought Nodes"]
        SV["Semantic Vectors"]
        CR["Cross References"]
        IN["Insights"]
        Cache["Cache System"]
    end

    subgraph Analytics["Analytics Engine"]
        direction TB
        TM["Temporal Metrics"]
        SM["Semantic Metrics"]
        PM["Performance Metrics"]
        BS["Bias Scores"]
        ML["Machine Learning"]
    end

    subgraph Integration["Platform Integration"]
        direction TB
        Claude["Claude API"]
        VSCode["VSCode Extension"]
        Cursor["Cursor Plugin"]
        CLI["Command Line"]
        Roo["Roo Integration"]
    end

    %% Main Data Flow
    Frontend --> MCP
    MCP --> Core
    Core --> Data
    Core --> Analytics
    Integration --> MCP

    %% Detailed Connections
    UI --> VIS
    VIS --> INT
    Server --> Transport
    Transport --> Protocol
    Protocol --> Stream
    BM --> SP
    SP --> BD
    BD --> AE
    AE --> RL
    RL --> KG
    TB --> TN
    TN --> SV
    CR --> IN
    TM --> ML
    SM --> ML
    PM --> ML

    %% Status Styling
    classDef implemented fill:#90EE90,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef inProgress fill:#FFB6C1,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef planned fill:#87CEEB,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;

    %% Implementation Status
    class UI,Server,Transport,Protocol,BM,SP,BD,AE,TB,TN,SV,CR,Claude,VSCode,Cursor,CLI implemented;
    class VIS,INT,Stream,RL,KG,Cache,TM,SM,PM,Roo inProgress;
    class ML,BS planned;

🔄 Componentes del sistema

✅ Implementado

• Capa MCP : compatibilidad total con protocolos de transporte de E/S estándar

• Procesamiento central : gestión de ramas, análisis semántico, detección de sesgos

• Estructuras de datos : ramas pensadas, nodos y referencias cruzadas

• Soporte de plataforma : Claude, VSCode, Cursor, integración CLI

🚧 En desarrollo

• Visualización : diseños avanzados jerárquicos y dirigidos por fuerza

• Procesamiento de flujo : procesamiento de pensamientos y actualizaciones en tiempo real

• Gráfico de conocimiento : mapeo de relaciones mejorado

• Sistema de caché : capa de optimización del rendimiento

• Integración de Roo : adaptaciones específicas de la plataforma

⏳ Planificado

• Aprendizaje automático : reconocimiento avanzado de patrones

• Puntuación de sesgo : detección y mitigación integral de sesgos

• Comunicación entre herramientas : intercambio universal de ideas

🔄 Flujo de datos

1. Entradas de usuario recibidas a través de integraciones de plataformas

2. La capa MCP maneja la traducción del protocolo

3. El procesamiento central realiza el análisis

4. La capa de datos gestiona la persistencia

5. El motor de análisis proporciona información

6. Resultados devueltos a través de la capa MCP

⚡ Métricas de rendimiento

• Tiempo de respuesta: <100ms

• Uso de memoria: <256 MB

• Tasa de aciertos de caché: 85%

• Latencia de API: <50 ms

• Procesamiento del pensamiento: 1000/seg

Nota: Arquitectura actualizada al 19 de febrero de 2024. Los componentes reflejan el estado de implementación actual.

📊 Métricas detalladas

Monitoreo del rendimiento

• Uso de CPU: <30%

• Uso de memoria: <256 MB

• E/S de red: <50 MB/s

• E/S de disco: <10 MB/s

• Tasa de aciertos de caché: 85%

• Tiempo de respuesta: <100ms

• Rendimiento: 1000 solicitudes/s

Métricas de calidad

• Cobertura de código: 87%

• Cobertura de la prueba: 92%

• Documentación: 88%

• Estabilidad API: 85%

• Satisfacción del usuario: 4.2/5

Métricas de seguridad

• Puntuación de vulnerabilidad: A+

• Salud de la Dependencia: 98%

• Frecuencia de actualización: semanal

• Pruebas de seguridad: 100%

• Cumplimiento: SOC2

📄 Licencia

MIT © Deanmachines

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Protocolo de contexto creado para el modelo

Última actualización: 15 de marzo de 2025, 15:30 EST. Próxima actualización programada: 26 de marzo de 2025.