خادم MCP لتفكير الممثل-الناقد

ماذا يفعل خادم MCP لتفكير الممثل-الناقد؟

يعد خادم MCP لتفكير الممثل-الناقد أداة تحليلية من منظورين تستند إلى بروتوكول سياق النموذج (MCP). يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي والعملاء إجراء تقييمات أداء شاملة من خلال التناوب بين دور “الممثل” (المُبدع أو المؤدي) ودور “الناقد” (المحلل أو المُقيّم). يسمح هذا النهج بإجراء تقييمات متوازنة تجمع بين الفهم التعاطفي والتحليل الموضوعي. يدعم الخادم تقييمات دقيقة ومتعددة الأبعاد ويوفر تغذية راجعة واقتراحات للتحسين قابلة للتنفيذ. من خلال جسر النية والتنفيذ، يعزز سير العمل التطويري، خاصة في السيناريوهات التي تتطلب معايير ذاتية وموضوعية معاً، مثل المراجعات الإبداعية وتقييمات الأداء وعمليات التحسين التكرارية.

قائمة التعليمات

• تعليمات منظور الممثل: توجه الذكاء الاصطناعي للتأمل في النوايا، والخيارات الإبداعية، والسياق العاطفي، والتحديات التي واجهها، والتقييم الذاتي من وجهة نظر المُبدع.
• تعليمات منظور الناقد: توجه الذكاء الاصطناعي لتحليل التنفيذ التقني، وتقييم الفعالية وتأثير الجمهور، وتقديم تحليل مقارن، وتقديم تغذية راجعة موضوعية واقتراحات للتحسين.
• تعليمات تتبع الجولات: تحافظ على السياق وسير الحوار بين الممثل والناقد عبر تتبع الجولة والدور.
• تعليمات التقييم متعدد الأبعاد: تضمن أن التقييمات تغطي الجوانب الذاتية (التعاطف/الرؤية) والموضوعية (التنفيذ/التأثير).

قائمة الموارد

• إرشادات منظور الدور: توفر تعليمات منظمة لكل من دوري الممثل والناقد لتوحيد عملية التقييم.
• توثيق المعلمات: توضح المدخلات المطلوبة مثل المحتوى، الدور، الحاجة للجولة التالية، رقم الفكرة، وإجمالي الأفكار لتحقيق تفاعل متسق.
• عروض توضيحية: تتضمن أمثلة مرئية (مع وبدون التفكير الممثل-الناقد) لمساعدة المستخدمين على فهم عملية التقييم.
• اقتراحات التحسين: تقدم موارد تغذية راجعة قابلة للتنفيذ بناءً على التحليل من منظورين.

قائمة الأدوات

• محرك التحليل: يتناوب بين منظور الممثل والناقد لإنتاج تقييمات شاملة (استناداً إلى المعلمات المطلوبة مثل المحتوى والدور والحاجة للجولة التالية ورقم الفكرة وإجمالي الأفكار).

حالات استخدام هذا الخادم

• تقييم الأداء الفني: يوفر تقييمات من منظورين للأعمال الإبداعية، حيث يجمع بين نوايا المُبدع والتغذية الراجعة النقدية لتعزيز جودة المنتج الفني.
• تحليل الفجوات: يحدد الفجوات بين النية والتنفيذ، ما يساعد المطورين أو المبدعين على تحسين عملياتهم.
• تغذية راجعة بناءة: يقدم اقتراحات تحسين قابلة للتنفيذ توازن بين الرؤية الإبداعية والمتطلبات التقنية.
• مراجعة السيناريوهات المعقدة: يراجع بفعالية السيناريوهات التي تتطلب التعاطف (الممثل) والموضوعية (الناقد)، مثل تطوير المنتجات أو اختبار تجربة المستخدم.
• مراجعات الأداء: يدعم التأمل الذاتي والتقييم الخارجي، وهو مفيد في تقييمات أداء الأفراد أو الفرق.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وnpm على جهازك.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم MCP لتفكير الممثل-الناقد تحت قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم يعمل من خلال واجهة Windsurf أو السجلات.

Claude

1. قم بتثبيت Node.js وnpm إذا لم يكونا مثبتين.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude.
3. أدرج ما يلي تحت مفتاح mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من أن الخادم نشط عبر لوحة تحكم المنصة.

Cursor

1. قم بتثبيت المتطلبات (Node.js وnpm).
2. حرّر ملف إعدادات Cursor.
3. أضف إعدادات خادم MCP لتفكير الممثل-الناقد:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من حالة الخادم في واجهة Cursor.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js وnpm.
2. افتح ملف إعدادات Cline.
3. أضف إعداد الخادم التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "actor-critic-thinking": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الإعداد من خلال واجهة أو سجلات Cline.

تأمين مفاتيح API

• قم بتخزين مفاتيح API الحساسة في متغيرات البيئة.
• أشر إليها في ملف الإعدادات كالتالي:

  {
    "mcpServers": {
      "actor-critic-thinking": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"],
        "env": {
          "API_KEY": "${API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "apiKey": "${API_KEY}"
        }
      }
    }
  }
  

كيفية استخدام هذا الخادم داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أضف تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل من JSON:

{
  "actor-critic-thinking": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا الخادم كأداة والوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر أن تغير “actor-critic-thinking” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدل الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى الجداول، يوفر هذا الخادم توثيقاً جيداً، وتعليمات واضحة، وخطوات إعداد مفصلة. ومع ذلك، لا توجد معلومات حول العينات والجذور، والأدوات تظل مركزة نسبياً. المستودع وظيفي ومنظم بشكل جيد، لكن النطاق متخصص. بشكل عام، أقيّم هذا الخادم بدرجة 7 من 10 من حيث قابلية الاستخدام والوضوح والمباشرة، مع أن قابلية التوسعة الأوسع غير واضحة من المستودع.

تقييم MCP