Servidor MCP de Pensamiento Actor-Crítico

¿Qué hace el Servidor MCP de Pensamiento Actor-Crítico?

El Servidor MCP de Pensamiento Actor-Crítico es una herramienta de análisis de doble perspectiva basada en el Model Context Protocol (MCP). Permite a asistentes de IA y clientes realizar evaluaciones de desempeño completas alternando entre los roles de “actor” (creador o intérprete) y “crítico” (analista o evaluador). Este enfoque permite valoraciones equilibradas que combinan comprensión empática con análisis objetivo. El servidor soporta evaluaciones matizadas, multidimensionales y proporciona retroalimentación práctica y sugerencias de mejora. Al conectar intención y ejecución, mejora los flujos de trabajo de desarrollo, especialmente en escenarios donde son importantes tanto criterios subjetivos como objetivos, como revisiones creativas, evaluaciones de desempeño y procesos de refinamiento iterativo.

Lista de Prompts

• Prompt de Perspectiva de Actor: Guía a la IA para reflexionar sobre intenciones, elecciones creativas, contexto emocional, desafíos enfrentados y autorreflexión desde el punto de vista del creador.
• Prompt de Perspectiva de Crítico: Dirige a la IA a analizar la ejecución técnica, evaluar la efectividad y el impacto en la audiencia, proporcionar análisis comparativo y ofrecer retroalimentación objetiva y sugerencias de mejora.
• Prompt de Seguimiento de Rondas: Mantiene el contexto y el flujo del diálogo actor-crítico llevando el seguimiento de la ronda y el rol.
• Prompt de Evaluación Multidimensional: Asegura que las evaluaciones cubran tanto dimensiones subjetivas (empatía/visión) como objetivas (ejecución/impacto).

Lista de Recursos

• Guías de Perspectiva de Rol: Ofrecen instrucciones estructuradas para los roles de actor y crítico para estandarizar el proceso de evaluación.
• Documentación de Parámetros: Detalla los insumos requeridos como contenido, rol, nextRoundNeeded, thoughtNumber y totalThoughts para interacciones consistentes.
• Demostraciones de Ejemplo: Incluye ejemplos visuales (con y sin pensamiento actor-crítico) para ayudar a los usuarios a comprender el proceso de evaluación.
• Sugerencias de Mejora: Proporciona recursos de retroalimentación práctica basados en el análisis de doble perspectiva.

Lista de Herramientas

• Motor de Análisis: Alterna entre las perspectivas de actor y crítico para generar evaluaciones completas (basado en parámetros requeridos como contenido, rol, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Evaluación de Presentaciones Artísticas: Proporciona valoraciones de doble perspectiva para obras creativas, combinando las intenciones del creador con la retroalimentación crítica para mejorar el resultado artístico.
• Análisis de Brechas: Identifica discrepancias entre intención y ejecución, ayudando a desarrolladores o creadores a perfeccionar sus procesos.
• Retroalimentación Constructiva: Ofrece sugerencias de mejora prácticas que equilibran la visión creativa con los requisitos técnicos.
• Revisión de Escenarios Complejos: Revisa eficazmente escenarios que requieren tanto empatía (actor) como objetividad (crítico), como el desarrollo de productos o pruebas de experiencia de usuario.
• Revisiones de Desempeño: Apoya la autorreflexión y la evaluación externa, útil en evaluaciones de desempeño de equipos o individuales.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrese de tener Node.js y npm instalados en su sistema.
2. Abra el archivo de configuración de Windsurf.
3. Agregue el Servidor MCP de Pensamiento Actor-Crítico en la sección mcpServers:

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

4. Guarde la configuración y reinicie Windsurf.
5. Verifique que el servidor esté en ejecución revisando la interfaz de Windsurf o los logs.

Claude

1. Instale Node.js y npm si aún no están presentes.
2. Ubique el archivo de configuración de Claude.
3. Inserte lo siguiente bajo la clave mcpServers:

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

4. Guarde el archivo y reinicie Claude.
5. Confirme que el servidor esté activo desde el panel de la plataforma.

Cursor

1. Instale los requisitos previos (Node.js y npm).
2. Edite el archivo de configuración de Cursor.
3. Agregue la configuración del Servidor MCP de Pensamiento Actor-Crítico:

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

4. Guarde los cambios y reinicie Cursor.
5. Verifique el estado del servidor en la interfaz de Cursor.

Cline

1. Asegúrese de tener Node.js y npm instalados.
2. Abra el archivo de configuración de Cline.
3. Agregue la siguiente configuración del servidor MCP:

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

4. Guarde y reinicie Cline.
5. Valide la configuración desde la interfaz de Cline o los logs.

Protección de claves API

• Guarde las claves API sensibles en variables de entorno.
• Haga referencia a ellas en su configuración así:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flow y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “actor-critic-thinking” por el nombre real de tu MCP server y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas, este servidor MCP ofrece documentación sólida, prompts claros e instrucciones de configuración. Sin embargo, no hay información sobre muestreo ni raíces, y el conjunto de herramientas es relativamente enfocado. El repositorio es funcional y está bien estructurado, pero el alcance es especializado. En general, calificaría este servidor MCP con un 7/10 por usabilidad, claridad y enfoque directo, aunque su extensibilidad general no es evidente en el repositorio.

Puntuación MCP