omoshiro-mcp

Forschungsgestützter MCP-Server zur Analyse von Interestingness / 面白さ.

Dieser Server bewertet keine Inhalte. Er liefert Bewertungslinsen, konzeptionelle Grenzen, Interaktionsmuster und Forschungsreferenzen, damit die aufrufende KI die Analyse selbst durchführen kann.

Prinzip

Liefert Bewertungslinsen; bewertet keine Inhalte.

Die Ontologie trennt:

• Primitive Linsen: Konstrukte, die eine KI direkt oder relativ zu einem Publikumsmodell untersuchen kann

• Abgeleitete Dynamiken: Veränderungen über die Zeit wie Vorhersagefehler oder Unsicherheitsreduktion

• Zusammengesetzte Zustände/Mechanismen: Interesse, Neugier, Spannung, Humor, Einsicht, Flow, Ehrfurcht, Transportation

• Ergebnisse: Genuss, Aufmerksamkeit, Erinnerung, Lernen, Beharrlichkeit usw.

Dies vermeidet, alles in einen bedeutungslosen interestingness_score zusammenzufassen.

Related MCP server: AI Evaluator MCP Server

MCP-Endpunkt

Bei Bereitstellung auf Vercel verwenden:

https://<your-project>.vercel.app/mcp

Protokoll: MCP Streamable HTTP / JSON-RPC.

Tools

get_lenses

Gibt eine kuratierte Menge primitiver Linsen für ein Ziel zurück.

Beispielargumente:

{
  "target_type": "oogiri",
  "analysis_goal": "humor"
}

search_lenses

Durchsucht primitive und zusammengesetzte Konstrukte nach natürlichsprachlichen Begriffen.

{
  "query": "unexpected but understandable"
}

get_lens

Gibt die Definition, diagnostische Fragen, konzeptionelle Grenzen, Anwendbarkeit und Inferierbarkeit einer primitiven Linse zurück.

{"id":"novelty"}

get_composite

Gibt einen zusammengesetzten Mechanismus/Zustand und seine Eingabekonstrukte zurück.

{"id":"suspense"}

list_ontology

Listet die vollständige Ontologie und Kernreferenzen auf.

Kernprimitive Linsen

Die aktuelle v0.1 umfasst 21 Primitive:

• novelty

• complexity

• comprehensibility

• processing_fluency

• relevance

• information_gap

• knowability

• uncertainty

• expectation_strength

• outcome_significance

• conflict_instability

• violation

• benignness

• vastness

• accommodation_demand

• challenge

• competence

• control

• autonomy

• feedback_clarity

• relatedness

Abgeleitete Dynamiken

• prediction_error

• information_gain

• uncertainty_reduction

• gap_resolution

• conflict_resolution

• comprehension_gain

• fluency_gain

• mastery_progress

Zusammengesetzte Mechanismen / Zustände

• interest

• curiosity

• suspense

• humor_benign_violation

• humor_incongruity_resolution

• insight

• flow

• awe

• transportation

Ein zusammengesetzter Mechanismus ist kein Score. Zum Beispiel:

Interest ≈ novelty/complexity × sufficient comprehensibility
Curiosity ≈ information gap × knowability × relevance × uncertainty
Suspense ≈ uncertainty × expectation strength × outcome significance
Benign-violation humor ≈ violation × benignness
Awe ≈ vastness × accommodation demand

Dies sind konzeptionelle Muster, keine validierten universellen Gleichungen.

Inferierbarkeit

Jede Linse enthält ein inferability-Feld:

• direct: kann oft direkt aus dem Inhalt selbst abgeleitet werden

• audience_model_required: hängt von Vorwissen, Kultur, Genreerwartungen usw. ab

• experience_required: der tatsächliche psychologische Zustand sollte ohne Nachweise vom Publikum/Spieler nicht behauptet werden

Zum Beispiel ist novelty publikumsrelativ, während tatsächlicher flow oder transportation nicht zuverlässig allein durch das Lesen des Artefakts behauptet werden kann.

Beispiel-Workflow

Benutzer fragt:

こんなエンジニアは嫌だ。どんなエンジニア？
回答：キーボードがでかすぎて部屋に入らない

Aufrufende KI:

1. ruft get_lenses({ target_type: "oogiri", analysis_goal: "humor" }) auf

2. erhält Linsen wie expectation_strength, violation, benignness, novelty, comprehensibility, processing_fluency

3. führt die eigentliche Analyse selbst durch

4. bittet den MCP nicht, einen Humor-Score auszugeben

Forschungsbasis

Die v0.1-Ontologie wird durch Arbeiten untermauert, darunter:

• Silvia, P. J. (2005). What Is Interesting? Exploring the Appraisal Structure of Interest. Emotion.

• Loewenstein, G. (1994). The Psychology of Curiosity: A Review and Reinterpretation. Psychological Bulletin.

• Kang, M. J. et al. (2009). The Wick in the Candle of Learning: Epistemic Curiosity Activates Reward Circuitry and Enhances Memory. Psychological Science.

• Reber, R., Schwarz, N., & Winkielman, P. (2004). Processing Fluency and Aesthetic Pleasure. Personality and Social Psychology Review.

• McGraw, A. P. & Warren, C. (2010). Benign Violations: Making Immoral Behavior Funny. Psychological Science.

• Keltner, D. & Haidt, J. (2003). Approaching Awe, a Moral, Spiritual, and Aesthetic Emotion. Cognition and Emotion.

• Ryan, R. M., Rigby, C. S., & Przybylski, A. (2006). The Motivational Pull of Video Games. Motivation and Emotion.

• Busselle, R. & Bilandzic, H. (2009). Measuring Narrative Engagement. Media Psychology.

Die Ontologie ist eine technische Synthese über diese Literaturen hinweg, keine Behauptung, dass ein einzelnes Papier die vollständige Struktur definiert.

Entwicklung

Der Server ist bewusst abhängigkeitsarm und als Vercel-Serverless-Endpunkt in api/mcp.js implementiert.

Eine GET-Anfrage an /mcp gibt Server-Metadaten zurück. MCP-Clients sollten POST-JSON-RPC-Anfragen für initialize, tools/list und tools/call verwenden.

Lizenz

MIT