omoshiro-mcp

Исследовательски обоснованный MCP-сервер для анализа интересности / 面白さ.

Этот сервер не оценивает контент. Он возвращает оценочные линзы, концептуальные границы, паттерны взаимодействия и исследовательские ссылки, чтобы вызывающий ИИ мог выполнить анализ самостоятельно.

Принцип

Возвращает оценочные линзы; не оценивает контент.

Онтология разделяет:

• Примитивные линзы: конструкции, которые ИИ может проверить напрямую или относительно модели аудитории

• Производные динамики: изменения во времени, такие как ошибка предсказания или снижение неопределенности

• Составные состояния/механизмы: интерес, любопытство, саспенс, юмор, инсайт, поток, благоговение, транспортация

• Результаты: удовольствие, внимание, память, обучение, настойчивость и т.д.

Это позволяет избежать сведения всего к одному бессмысленному interestingness_score.

Related MCP server: AI Evaluator MCP Server

MCP-эндпоинт

При развертывании на Vercel используйте:

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

Протокол: MCP Streamable HTTP / JSON-RPC.

Инструменты

get_lenses

Возвращает подобранный набор примитивных линз для цели.

Пример аргументов:

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

search_lenses

Ищет примитивные и составные конструкции по запросам на естественном языке.

{
  "query": "unexpected but understandable"
}

get_lens

Возвращает определение, диагностические вопросы, концептуальные границы, применимость и выводимость примитивной линзы.

{"id":"novelty"}

get_composite

Возвращает составной механизм/состояние и его входные конструкции.

{"id":"suspense"}

list_ontology

Выводит полную онтологию и основные ссылки.

Основные примитивные линзы

Текущая версия v0.1 включает 21 примитив:

• 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

Производные динамики

• prediction_error

• information_gain

• uncertainty_reduction

• gap_resolution

• conflict_resolution

• comprehension_gain

• fluency_gain

• mastery_progress

Составные механизмы / состояния

• interest

• curiosity

• suspense

• humor_benign_violation

• humor_incongruity_resolution

• insight

• flow

• awe

• transportation

Составное — это не оценка. Например:

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

Это концептуальные паттерны, а не подтвержденные универсальные уравнения.

Выводимость

Каждая линза включает поле inferability:

• direct: часто может быть проверено непосредственно в самом контенте

• audience_model_required: зависит от предварительных знаний, культуры, жанровых ожиданий и т.д.

• experience_required: фактическое психологическое состояние не должно утверждаться без доказательств от аудитории/игрока

Например, novelty зависит от аудитории, тогда как фактический flow или transportation нельзя надежно утверждать, просто прочитав артефакт.

Пример рабочего процесса

Пользователь спрашивает:

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

Вызывающий ИИ:

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

2. получает линзы, такие как expectation_strength, violation, benignness, novelty, comprehensibility, processing_fluency

3. выполняет фактический анализ самостоятельно

4. не просит MCP выдать оценку юмора

Исследовательская база

Онтология v0.1 основана на работах, включая:

• 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.

Онтология представляет собой инженерный синтез на основе этих литературных источников, а не утверждение, что одна статья определяет полную структуру.

Разработка

Сервер намеренно имеет минимальные зависимости и реализован как бессерверный эндпоинт Vercel в api/mcp.js.

GET-запрос к /mcp возвращает метаданные сервера. MCP-клиенты должны использовать POST-запросы JSON-RPC для initialize, tools/list и tools/call.

Лицензия

MIT