
Serwer MCP Opinie Użytkowników
Serwer MCP Opinie Użytkowników umożliwia płynne wdrażanie workflowów z człowiekiem w pętli w narzędziach deweloperskich takich jak Cline i Cursor, pozwalając na...
Umożliwiaj oceny oparte na AI z perspektywy zarówno empatycznego twórcy, jak i obiektywnego krytyka, łącząc intencje i wykonanie dla lepszych rezultatów.
Serwer MCP Actor-Critic Thinking to narzędzie do analizy z dwóch perspektyw, oparte na Model Context Protocol (MCP). Umożliwia asystentom AI i klientom przeprowadzanie kompleksowych ocen wydajności poprzez naprzemienne przyjmowanie ról „aktora” (twórcy lub wykonawcy) i „krytyka” (analityka lub oceniającego). Takie podejście pozwala na zrównoważoną ocenę, łączącą empatyczne zrozumienie z obiektywną analizą. Serwer wspiera zniuansowane, wielowymiarowe ewaluacje oraz dostarcza praktyczne wskazówki i sugestie usprawnień. Dzięki połączeniu intencji i wykonania usprawnia procesy rozwojowe, szczególnie tam, gdzie ważne są zarówno kryteria subiektywne, jak i obiektywne, np. w przeglądach kreatywnych, ocenach wydajności czy procesach iteracyjnych.
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"actor-critic-thinking": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"actor-critic-thinking": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"actor-critic-thinking": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"actor-critic-thinking": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
}
}
}
Zabezpieczanie kluczy API
{
"mcpServers": {
"actor-critic-thinking": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"actor-critic-thinking": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “actor-critic-thinking” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Serwer MCP z oceną z dwóch perspektyw, wykorzystujący metodę actor-critic |
Lista Promptów | ✅ | Aktor, Krytyk, Śledzenie Rund, Wielowymiarowa Ocena |
Lista Zasobów | ✅ | Wytyczne, Parametry, Prezentacje, Sugestie Usprawnień |
Lista Narzędzi | ✅ | Silnik Analizy (ocena z dwóch perspektyw: aktor/krytyk) |
Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Przykład z użyciem zmiennych środowiskowych |
Wsparcie dla sampling (mniej istotne przy ocenie) | ⛔ | Nie wspomniano w repozytorium |
Na podstawie powyższych tabel ten serwer MCP oferuje solidną dokumentację, jasne prompty i instrukcje konfiguracji. Brakuje jednak informacji o samplingu i „roots”, a zestaw narzędzi jest raczej wyspecjalizowany. Repozytorium jest funkcjonalne i dobrze zorganizowane, ale zakres działania – wąski. Ogólnie oceniam ten serwer MCP na 7/10 za użyteczność, przejrzystość i bezpośredniość, choć brak tu szerokiej rozbudowywalności.
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Czy posiada przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 3 |
Liczba Gwiazdek | 9 |
To serwer Model Context Protocol z oceną z dwóch perspektyw, naprzemiennie przyjmujący role „aktora” (twórcy) i „krytyka” (oceniającego), umożliwiający zniuansowaną i zrównoważoną ocenę z praktycznym feedbackiem.
Serwer udostępnia prompty Perspektywy Aktora, Perspektywy Krytyka, Śledzenia Rund oraz Wielowymiarowej Oceny, by prowadzić proces oceny i utrzymywać kontekst.
Łącząc empatyczną autorefleksję z krytyczną analizą, wypełnia lukę między intencją a wykonaniem—co jest kluczowe dla przeglądów kreatywnych, ocen wydajności oraz iteracyjnego rozwoju.
Instrukcje są przygotowane dla platform Windsurf, Claude, Cursor i Cline. W każdej należy edytować plik konfiguracyjny, dodać szczegóły serwera MCP, a następnie ponownie uruchomić platformę.
Przechowuj wrażliwe klucze API jako zmienne środowiskowe i odwołuj się do nich w konfiguracji w polach `env` i `inputs` dla wpisu MCP servera.
Ocena występów artystycznych, analiza luk, konstruktywny feedback, przegląd złożonych scenariuszy oraz oceny wydajności—wszędzie tam, gdzie potrzebna jest zarówno subiektywna, jak i obiektywna ocena.
Zintegruj Serwer MCP Actor-Critic Thinking z workflow FlowHunt, aby usprawnić procesy feedbacku i ocenę wydajności swojego zespołu.
Serwer MCP Opinie Użytkowników umożliwia płynne wdrażanie workflowów z człowiekiem w pętli w narzędziach deweloperskich takich jak Cline i Cursor, pozwalając na...
Serwer Playwright MCP umożliwia agentom AI oraz programistom zaawansowaną automatyzację przeglądarki i interakcję z API, zapewniając płynną integrację w środowi...
Think MCP Server zapewnia narzędzie do strukturalnego rozumowania dla agentowych przepływów pracy AI, umożliwiając jawne logowanie myśli, zgodność z politykami,...