Serveur MCP Actor-Critic Thinking

Que fait le serveur MCP “Actor-Critic Thinking” ?

Le serveur MCP Actor-Critic Thinking est un outil d’analyse à double perspective basé sur le Model Context Protocol (MCP). Il permet aux assistants IA et aux clients de réaliser des évaluations complètes des performances en alternant entre les rôles « acteur » (créateur ou interprète) et « critique » (analyste ou évaluateur). Cette approche permet des évaluations équilibrées combinant compréhension empathique et analyse objective. Le serveur prend en charge des évaluations nuancées et multi-dimensionnelles, et fournit des retours et suggestions d’amélioration exploitables. En reliant intention et exécution, il optimise les workflows de développement, notamment dans les situations où les critères subjectifs et objectifs sont importants, comme les revues créatives, les évaluations de performance et les processus de perfectionnement itératif.

Liste des prompts

• Prompt Perspective Acteur : Guide l’IA à réfléchir sur les intentions, les choix créatifs, le contexte émotionnel, les défis rencontrés et l’auto-réflexion du point de vue du créateur.
• Prompt Perspective Critique : Oriente l’IA pour analyser l’exécution technique, évaluer l’efficacité et l’impact sur le public, fournir une analyse comparative et offrir des retours objectifs et des suggestions d’amélioration.
• Prompt Suivi des Tours : Maintient le contexte et le fil du dialogue acteur-critique en suivant le tour et le rôle.
• Prompt Évaluation multi-dimensionnelle : Garantit que les évaluations couvrent à la fois les dimensions subjectives (empathie/vision) et objectives (exécution/impact).

Liste des ressources

• Directives de perspective des rôles : Fournit des instructions structurées pour les rôles d’acteur et de critique afin de standardiser le processus d’évaluation.
• Documentation des paramètres : Détaille les entrées requises telles que contenu, rôle, nextRoundNeeded, thoughtNumber et totalThoughts pour des interactions cohérentes.
• Démonstrations de présentation : Comprend des exemples visuels (avec et sans réflexion acteur-critique) pour aider les utilisateurs à comprendre le processus d’évaluation.
• Suggestions d’amélioration : Offre des ressources de retour exploitables basées sur l’analyse à double perspective.

Liste des outils

• Moteur d’analyse : Alterne entre les perspectives d’acteur et de critique pour générer des évaluations complètes (basé sur les paramètres requis comme contenu, rôle, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Évaluation de performances artistiques : Fournit des évaluations à double perspective pour des œuvres créatives, alliant intentions du créateur et retours critiques pour améliorer la production artistique.
• Analyse des écarts : Identifie les écarts entre intention et exécution, aidant les développeurs ou créateurs à affiner leurs processus.
• Retour constructif : Offre des suggestions d’amélioration exploitables qui équilibrent vision créative et exigences techniques.
• Revue de scénarios complexes : Permet de revoir efficacement des scénarios nécessitant à la fois empathie (acteur) et objectivité (critique), comme le développement produit ou les tests d’expérience utilisateur.
• Évaluations de performance : Favorise l’auto-réflexion et l’évaluation externe, utile pour les évaluations d’équipe ou individuelles.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés sur votre système.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Actor-Critic Thinking dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en consultant l’interface ou les logs de Windsurf.

Claude

1. Installez Node.js et npm si ce n’est pas déjà fait.
2. Localisez le fichier de configuration de Claude.
3. Insérez ce qui suit sous la clé mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est actif via le tableau de bord de la plateforme.

Cursor

1. Installez les prérequis (Node.js et npm).
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP Actor-Critic Thinking :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez le statut du serveur dans l’interface de Cursor.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez la configuration suivante du serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez l’installation via l’interface ou les logs de Cline.

Sécurisation des clés API

• Stockez les clés API sensibles dans des variables d’environnement.
• Référencez-les dans votre configuration comme ceci :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “actor-critic-thinking” par le nom réel de votre serveur MCP et de mettre l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les tableaux, ce serveur MCP propose une documentation solide, des prompts clairs et des instructions d’installation précises. Toutefois, les informations sur l’échantillonnage et les racines ne sont pas présentes, et l’outillage reste relativement ciblé. Le dépôt est fonctionnel et bien structuré, mais le périmètre est spécialisé. Globalement, j’évaluerais ce serveur MCP à 7/10 pour son utilisabilité, sa clarté et son efficacité, bien qu’une extensibilité plus large ne soit pas visible dans le repo.

Score MCP