액터-크리틱 사고 MCP 서버

“액터-크리틱 사고” MCP 서버는 무엇을 하나요?

액터-크리틱 사고 MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 한 이중 관점 분석 도구입니다. AI 어시스턴트와 클라이언트가 “액터”(창작자/수행자)와 “크리틱”(분석가/평가자) 역할을 번갈아 수행하며 성과를 다각도로 평가할 수 있게 해줍니다. 이 접근 방식은 공감적 이해와 객관적 분석을 결합하여 균형 잡힌 평가를 가능하게 합니다. 서버는 미묘하고 다차원적인 평가를 지원하며, 실질적인 피드백과 개선 제안도 제공합니다. 의도와 실행 사이의 간극을 줄여 개발 워크플로우를 강화하며, 창의적 리뷰, 성과 평가, 반복적 개선처럼 주관적·객관적 기준이 모두 중요한 상황에서 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

• 액터 관점 프롬프트: 창작자의 관점에서 의도, 창의적 선택, 감정적 맥락, 겪은 어려움, 자기성찰 등을 AI가 돌아볼 수 있도록 안내합니다.
• 크리틱 관점 프롬프트: 기술적 실행 분석, 효과성 및 영향 평가, 비교 분석, 객관적 피드백 및 개선 제안을 AI가 수행하도록 유도합니다.
• 라운드 추적 프롬프트: 라운드와 역할을 추적하여 액터-크리틱 대화의 흐름과 맥락을 유지합니다.
• 다차원 평가 프롬프트: 주관적(공감/비전)과 객관적(실행/영향) 요소가 모두 반영되도록 평가 범위를 보장합니다.

리소스 목록

• 역할 관점 가이드라인: 액터와 크리틱 역할별 표준화된 평가 절차 지침을 제공합니다.
• 파라미터 문서화: 일관된 상호작용을 위해 content, role, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts 등 필수 입력 항목을 자세히 설명합니다.
• 쇼케이스 데모: 액터-크리틱 사고 적용·미적용 사례를 시각적으로 제공하여 평가 과정을 이해하는 데 도움을 줍니다.
• 개선 제안: 이중 관점 분석에 기반한 실질적 피드백 리소스를 제공합니다.

도구 목록

• 분석 엔진: 액터와 크리틱 관점을 번갈아 적용하여(필요 파라미터: content, role, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts 등) 종합적 평가를 생성합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 예술적 성과 평가: 창작 의도와 비평적 피드백을 결합한 이중 관점 평가로 예술적 결과물을 향상시킵니다.
• 갭 분석: 의도와 실행 사이의 차이를 식별하여 개발자나 창작자의 프로세스 개선을 돕습니다.
• 건설적 피드백: 창의적 비전과 기술적 요구를 균형 있게 반영한 실질적 개선 제안을 제공합니다.
• 복합 시나리오 리뷰: 제품 개발, UX 테스트 등 공감(액터)과 객관(크리틱)이 모두 필요한 복합 상황을 효과적으로 평가합니다.
• 성과 평가: 자기성찰과 외부 평가를 모두 지원하여 팀/개인 성과 평가에 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 액터-크리틱 사고 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf UI나 로그에서 서버가 정상 작동하는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js와 npm이 없다면 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 키 아래에 아래 내용을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 플랫폼 대시보드에서 서버 활성 상태를 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 npm 등 필수 요소를 설치하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 편집하세요.
3. 액터-크리틱 사고 MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor UI에서 서버 상태를 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일을 엽니다.
3. 아래 MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 인터페이스나 로그에서 정상적으로 설정되었는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

• 민감한 API 키는 환경 변수에 저장하세요.
• 아래와 같이 설정 파일에서 참조할 수 있습니다:

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

플로우 내에서 MCP 활용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 후 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 연 뒤, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 사용할 수 있습니다. “actor-critic-thinking"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표에서 볼 수 있듯, 이 MCP 서버는 명확한 설명서, 프롬프트, 설치 안내를 모두 갖추고 있습니다. 단, 샘플링·루트 관련 정보는 없으며, 도구 구성은 특화되어 있습니다. 저장소는 기능적이고 체계적이나, 범용 확장성은 드러나지 않습니다. 전체적으로 사용성, 명확성, 직관성 측면에서 7/10으로 평가할 수 있습니다.

MCP 점수