Actor-Critic Thinking MCP Server

Was macht der “Actor-Critic Thinking” MCP Server?

Der Actor-Critic Thinking MCP Server ist ein dual-perspektivisches Analysetool, das auf dem Model Context Protocol (MCP) basiert. Er ermöglicht es KI-Assistenten und Clients, umfassende Leistungsbewertungen durch den Wechsel zwischen den Rollen “Akteur” (Ersteller oder Darsteller) und “Kritiker” (Analysierender oder Bewertender) durchzuführen. Dieser Ansatz erlaubt ausgewogene Bewertungen, die empathisches Verständnis mit objektiver Analyse kombinieren. Der Server unterstützt nuancierte, multidimensionale Bewertungen und liefert umsetzbares Feedback und Verbesserungsvorschläge. Durch die Überbrückung von Absicht und Ausführung optimiert er Entwicklungs-Workflows, insbesondere in Szenarien, in denen sowohl subjektive als auch objektive Kriterien wichtig sind, wie z. B. kreative Reviews, Leistungsbeurteilungen und iterative Verfeinerungsprozesse.

Liste der Prompts

• Akteur-Perspektive Prompt: Führt die KI dazu, über Absichten, kreative Entscheidungen, emotionalen Kontext, Herausforderungen und Selbstreflexion aus Sicht des Erstellers nachzudenken.
• Kritiker-Perspektive Prompt: Lenkt die KI, um technische Ausführung zu analysieren, Effektivität und Wirkung auf das Publikum zu bewerten, vergleichende Analysen durchzuführen und objektives Feedback sowie Verbesserungsvorschläge zu geben.
• Rundentracking Prompt: Hält Kontext und Ablauf des Akteur-Kritiker-Dialogs durch Nachverfolgung von Runde und Rolle aufrecht.
• Multi-dimensionale Bewertungs-Prompt: Sichert, dass Bewertungen sowohl subjektive (Empathie/Vision) als auch objektive (Ausführung/Wirkung) Dimensionen abdecken.

Liste der Ressourcen

• Rollen-Perspektiven-Leitfaden: Liefert strukturierte Anweisungen für Akteur- und Kritiker-Rolle, um den Bewertungsprozess zu standardisieren.
• Parameterdokumentation: Detailliert erforderliche Eingaben wie Inhalt, Rolle, nextRoundNeeded, thoughtNumber und totalThoughts für konsistente Interaktionen.
• Showcase-Demonstrationen: Enthält visuelle Beispiele (mit und ohne Actor-Critic Thinking), um den Nutzern den Bewertungsprozess zu verdeutlichen.
• Verbesserungsvorschläge: Bietet umsetzbare Feedback-Ressourcen auf Grundlage der dual-perspektivischen Analyse.

Liste der Tools

• Analyse-Engine: Wechselt zwischen Akteur- und Kritikerperspektive, um umfassende Bewertungen zu generieren (basierend auf erforderlichen Parametern wie Inhalt, Rolle, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Bewertung künstlerischer Leistungen: Bietet dual-perspektivische Bewertungen für kreative Werke, indem Erstellerabsichten mit kritischem Feedback kombiniert werden, um das künstlerische Ergebnis zu verbessern.
• Lückenanalyse: Identifiziert Abweichungen zwischen Absicht und Ausführung und hilft Entwicklern oder Kreativen, ihre Prozesse zu optimieren.
• Konstruktives Feedback: Bietet umsetzbare Verbesserungsvorschläge, die kreative Vision und technische Anforderungen in Balance bringen.
• Überprüfung komplexer Szenarien: Bewertet effektiv Szenarien, bei denen sowohl Empathie (Akteur) als auch Objektivität (Kritiker) gefordert sind, z. B. Produktentwicklung oder User Experience Testing.
• Leistungsbeurteilungen: Unterstützt Selbstreflexion und externe Bewertung, hilfreich für Team- oder individuelle Leistungsbeurteilungen.

So richten Sie ihn ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm auf Ihrem System installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Actor-Critic Thinking MCP Server im Bereich mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server in der Windsurf-Oberfläche oder in den Logs läuft.

Claude

1. Installieren Sie Node.js und npm, falls nicht bereits vorhanden.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie Folgendes unter dem Schlüssel mcpServers ein:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Server-Aktivität über das Dashboard der Plattform.

Cursor

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (Node.js und npm).
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie die Actor-Critic Thinking MCP Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie den Serverstatus in der Cursor-Oberfläche.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cline.
3. Fügen Sie die folgende MCP Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Einrichtung über die Cline-Oberfläche oder die Logs.

API-Schlüssel sichern

• Speichern Sie sensible API-Schlüssel in Umgebungsvariablen.
• Referenzieren Sie diese in Ihrer Konfiguration wie folgt:

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

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “actor-critic-thinking” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf den Tabellen bietet dieser MCP-Server eine solide Dokumentation, klare Prompts und Einrichtungsanweisungen. Informationen zu Sampling und Roots sind nicht vorhanden, und das Toolset ist relativ fokussiert. Das Repository ist funktional und gut strukturiert, aber der Anwendungsbereich ist spezialisiert. Insgesamt bewerte ich diesen MCP-Server mit 7/10 für Benutzerfreundlichkeit, Klarheit und Direktheit, auch wenn eine breitere Erweiterbarkeit aus dem Repo nicht ersichtlich ist.

MCP Score