Actor-Critic Thinking MCP Server

K čemu slouží „Actor-Critic Thinking“ MCP Server?

Actor-Critic Thinking MCP Server je analytický nástroj na bázi Model Context Protocol (MCP) s dvojí perspektivou. Umožňuje AI asistentům i klientům provádět komplexní hodnocení výkonu střídáním rolí „aktér“ (tvůrce nebo vykonavatel) a „kritik“ (analyzátor nebo hodnotitel). Tento přístup umožňuje vyvážená hodnocení, která kombinují empatické pochopení se striktní objektivní analýzou. Server podporuje nuancovaná, vícerozměrná hodnocení a poskytuje prakticky využitelnou zpětnou vazbu i návrhy na zlepšení. Tím, že propojuje záměr s provedením, zefektivňuje rozvojové workflow, obzvlášť tam, kde jsou důležitá subjektivní i objektivní kritéria – například při kreativních revizích, hodnocení výkonu nebo v iterativních procesech zdokonalování.

Přehled promptů

• Prompt pro perspektivu aktéra: Navádí AI k zamyšlení nad záměry, kreativními volbami, emocionálním kontextem, překonanými výzvami a sebereflexí z pohledu tvůrce.
• Prompt pro perspektivu kritika: Navádí AI k analýze technického provedení, zhodnocení efektivity a vlivu na publikum, srovnávací analýze a nabídce objektivní zpětné vazby včetně doporučení na zlepšení.
• Prompt pro sledování kol: Udržuje kontext a kontinuitu dialogu aktér–kritik sledováním kola a role.
• Prompt pro vícerozměrné hodnocení: Zajišťuje, že hodnocení pokrývá jak subjektivní (empatie/vize), tak objektivní (provedení/dopad) dimenze.

Přehled zdrojů

• Pokyny pro role: Strukturované instrukce pro role aktéra i kritika pro standardizaci hodnoticího procesu.
• Dokumentace parametrů: Popisuje potřebné vstupy jako obsah, roli, nextRoundNeeded, thoughtNumber a totalThoughts pro konzistentní interakce.
• Ukázky a demonstrace: Obsahuje vizuální příklady (s i bez actor-critic thinking), které pomáhají uživateli pochopit hodnoticí proces.
• Návrhy na zlepšení: Nabízí prakticky využitelnou zpětnou vazbu na základě analýzy z dvojí perspektivy.

Přehled nástrojů

• Analyzační engine: Střídá perspektivy aktéra a kritika pro tvorbu komplexního hodnocení (na základě zadaných parametrů jako obsah, role, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Scénáře využití tohoto MCP serveru

• Hodnocení uměleckých výkonů: Nabízí hodnocení z dvojí perspektivy pro kreativní díla, propojuje záměry tvůrce s kritickou zpětnou vazbou pro vylepšení výsledku.
• Analýza nesouladu: Pomáhá odhalit rozdíly mezi záměrem a provedením, čímž napomáhá vývojářům či tvůrcům zdokonalit procesy.
• Konstruktivní zpětná vazba: Přináší praktická doporučení vyvažující kreativní vizi a technické požadavky.
• Revize složitých scénářů: Efektivně hodnotí situace vyžadující empatii (aktér) i objektivitu (kritik), např. ve vývoji produktů nebo UX testování.
• Hodnocení pracovního výkonu: Podporuje sebereflexi i vnější hodnocení, vhodné pro týmová i individuální posouzení výkonu.

Jak server nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že je na vašem systému nainstalován Node.js a npm.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Pod sekci mcpServers vložte následující konfiguraci:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte běh serveru v rozhraní Windsurf nebo v logu.

Claude

1. Nainstalujte Node.js a npm, pokud již nejsou přítomny.
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Vložte pod klíč mcpServers následující konfiguraci:

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

4. Uložte soubor a restartujte Claude.
5. Ověřte aktivitu serveru přes dashboard platformy.

Cursor

1. Nainstalujte potřebné závislosti (Node.js a npm).
2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte konfiguraci Actor-Critic Thinking MCP Serveru:

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

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte stav serveru v rozhraní Cursor.

Cline

1. Ověřte, že máte nainstalovaný Node.js a npm.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte následující konfiguraci MCP serveru:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte nastavení přes rozhraní Cline nebo v logu.

Zabezpečení API klíčů

• Uchovávejte citlivé API klíče v proměnných prostředí.
• V konfiguraci se na ně odkazujte takto:

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

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a napojením na svého AI agenta:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “actor-critic-thinking” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě přehledu tento MCP server nabízí solidní dokumentaci, jasné prompty i návod k nastavení. Informace o samplingu a „roots“ zde ale chybí a sada nástrojů je spíše specializovaná. Repozitář je funkční i dobře strukturovaný, ovšem rozsah je úzce zaměřený. Celkově bych MCP server ohodnotil 7/10 za použitelnost, srozumitelnost a přímočarost, i když širší rozšiřitelnost není z repa zřejmá.

MCP Hodnocení