Actor-Critic Thinking MCP Server

Hva gjør “Actor-Critic Thinking” MCP Server?

Actor-Critic Thinking MCP Server er et analyseverktøy med to perspektiver basert på Model Context Protocol (MCP). Den gjør det mulig for AI-assistenter og klienter å utføre omfattende ytelsesevalueringer ved å veksle mellom rollene som “aktør” (skaper eller utøver) og “kritiker” (analytiker eller vurderer). Denne tilnærmingen gir balanserte vurderinger som kombinerer empatisk forståelse med objektiv analyse. Serveren støtter nyanserte, flerdimensjonale evalueringer og gir handlingsrettet tilbakemelding og forbedringsforslag. Ved å bygge bro mellom intensjon og utførelse forbedrer den utviklingsprosesser, spesielt i situasjoner hvor både subjektive og objektive kriterier er viktige, som i kreative gjennomganger, ytelsesvurderinger og iterativ forbedring.

Liste over prompt

• Actor Perspective Prompt: Veileder AI til å reflektere over intensjoner, kreative valg, emosjonell kontekst, utfordringer og selvrefleksjon fra skaperens ståsted.
• Critic Perspective Prompt: Får AI til å analysere teknisk utførelse, vurdere effektivitet og publikumsrespons, tilby sammenlignende analyser og gi objektiv tilbakemelding og forslag til forbedring.
• Round Tracking Prompt: Opprettholder konteksten og flyten i aktør-kritiker-dialogen ved å spore runde og rolle.
• Multi-dimensional Evaluation Prompt: Sikrer at vurderingene dekker både subjektive (empati/visjon) og objektive (utførelse/innvirkning) dimensjoner.

Liste over ressurser

• Role Perspective Guidelines: Gir strukturerte instruksjoner for både aktør- og kritikerroller for å standardisere evalueringsprosessen.
• Parameters Documentation: Detaljerer nødvendige input som innhold, rolle, nextRoundNeeded, thoughtNumber og totalThoughts for konsekvente interaksjoner.
• Showcase Demonstrations: Inkluderer visuelle eksempler (med og uten actor-critic thinking) for å hjelpe brukere å forstå evalueringsprosessen.
• Improvement Suggestions: Tilbyr handlingsrettede tilbakemeldingsressurser basert på analyse fra to perspektiver.

Liste over verktøy

• Analysis Engine: Veksler mellom aktør- og kritikerperspektiv for å generere omfattende evalueringer (basert på påkrevde parametere som innhold, rolle, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Vurdering av kunstneriske fremførelser: Gir vurderinger fra to perspektiver for kreative arbeider, og kombinerer skaperens intensjon med kritisk tilbakemelding for å forbedre kunstnerisk resultat.
• Gap-analyse: Identifiserer avvik mellom intensjon og utførelse, og hjelper utviklere eller skapere med å forbedre prosessene sine.
• Konstruktiv tilbakemelding: Tilbyr handlingsrettede forbedringsforslag som balanserer kreativ visjon med tekniske krav.
• Gjennomgang av komplekse scenarioer: Gjennomfører effektive vurderinger av scenarioer som krever både empati (aktør) og objektivitet (kritiker), som produktutvikling eller brukertesting.
• Ytelsesvurderinger: Støtter selvrefleksjon og ekstern vurdering, nyttig i vurderinger av team eller individuelle prestasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at Node.js og npm er installert på systemet ditt.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Actor-Critic Thinking MCP Server under mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører ved å sjekke Windsurf UI eller logger.

Claude

1. Installer Node.js og npm hvis det ikke allerede er installert.
2. Finn Claude sin konfigurasjonsfil.
3. Sett inn følgende under mcpServers-nøkkelen:

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

4. Lagre filen og start Claude på nytt.
5. Bekreft at serveren er aktiv via plattformens dashbord.

Cursor

1. Installer nødvendige forutsetninger (Node.js og npm).
2. Rediger Cursor sin konfigurasjonsfil.
3. Legg til Actor-Critic Thinking MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre endringer og start Cursor på nytt.
5. Sjekk serverstatusen i Cursor sitt brukergrensesnitt.

Cline

1. Sørg for at Node.js og npm er installert.
2. Åpne Clines konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende MCP-serverkonfigurasjon:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Valider oppsettet via Clines grensesnitt eller logger.

Sikring av API-nøkler

• Lagre sensitive API-nøkler som miljøvariabler.
• Referer til dem i konfigurasjonen slik:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, begynn med å legge til MCP-komponenten i din flyt og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “actor-critic-thinking” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og erstatte URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tabellene gir denne MCP-serveren solid dokumentasjon, klare prompt og oppsettinstruksjoner. Informasjon om sampling og røtter er imidlertid ikke tilstede, og verktøysettet er relativt fokusert. Depotet er funksjonelt og godt strukturert, men omfanget er spesialisert. Totalt sett vil jeg gi denne MCP-serveren 7/10 for brukervennlighet, klarhet og direktehet, selv om bredere utvidbarhet ikke er synlig fra depotet.

MCP-score