Serwer MCP Actor-Critic Thinking

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

Co robi Serwer MCP “Actor-Critic Thinking”?

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.

Lista Promptów

  • Prompt Perspektywy Aktora: Prowadzi AI do refleksji nad intencjami, wyborami kreatywnymi, kontekstem emocjonalnym, napotkanymi wyzwaniami oraz autorefleksją z punktu widzenia twórcy.
  • Prompt Perspektywy Krytyka: Kieruje AI do analizy wykonania technicznego, oceny skuteczności i wpływu na odbiorcę, przeprowadzenia analizy porównawczej oraz udzielenia obiektywnej opinii i propozycji usprawnień.
  • Prompt Śledzenia Rund: Utrzymuje kontekst i ciągłość rozmowy aktor-krytyk poprzez śledzenie rundy i roli.
  • Prompt Wielowymiarowej Oceny: Zapewnia, że oceny obejmują zarówno subiektywne (empatia/wizja), jak i obiektywne (wykonanie/efekt) aspekty.

Lista Zasobów

  • Wytyczne dla Ról: Dostarcza ustrukturyzowanych instrukcji dla ról aktora i krytyka, aby standaryzować proces oceny.
  • Dokumentacja Parametrów: Opisuje wymagane dane wejściowe, takie jak treść, rola, nextRoundNeeded, thoughtNumber i totalThoughts, by zapewnić spójne interakcje.
  • Prezentacje Przykładowe: Zawiera wizualne przykłady (z i bez myślenia actor-critic), które pomagają użytkownikom zrozumieć proces oceny.
  • Sugestie Usprawnień: Oferuje praktyczne zasoby feedbacku oparte na analizie z dwóch perspektyw.

Lista Narzędzi

  • Silnik Analizy: Naprzemiennie przyjmuje perspektywę aktora i krytyka, generując kompleksowe oceny (na podstawie wymaganych parametrów: content, role, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Przykłady użycia tego serwera MCP

  • Ocena występów artystycznych: Umożliwia ocenę z dwóch perspektyw dla prac kreatywnych, łącząc intencje twórcy z krytycznym feedbackiem, by podnieść poziom artystyczny.
  • Analiza luk: Wskazuje rozbieżności między zamierzeniem a realizacją, pomagając twórcom lub programistom udoskonalać procesy.
  • Konstruktywny feedback: Dostarcza praktycznych sugestii usprawnień, równoważących wizję kreatywną z wymaganiami technicznymi.
  • Przegląd złożonych scenariuszy: Skutecznie analizuje sytuacje wymagające zarówno empatii (aktor), jak i obiektywności (krytyk), np. rozwój produktu czy testowanie doświadczenia użytkownika.
  • Oceny wydajności: Wspiera autorefleksję i zewnętrzną ewaluację—przydatne przy ocenie pracy zespołów lub poszczególnych osób.

Jak skonfigurować

Windsurf

  1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npm na swoim systemie.
  2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
  3. Dodaj Serwer MCP Actor-Critic Thinking w sekcji mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "actor-critic-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
  5. Zweryfikuj działanie serwera poprzez interfejs Windsurf lub logi.

Claude

  1. Zainstaluj Node.js i npm, jeśli jeszcze nie są obecne.
  2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
  3. Dodaj poniższe pod kluczem mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "actor-critic-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz plik i zrestartuj Claude.
  5. Potwierdź aktywność serwera przez dashboard platformy.

Cursor

  1. Zainstaluj wymagane składniki (Node.js i npm).
  2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
  3. Dodaj konfigurację Serwera MCP Actor-Critic Thinking:
    {
      "mcpServers": {
        "actor-critic-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
  5. Sprawdź status serwera w interfejsie Cursor.

Cline

  1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npm.
  2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
  3. Dodaj poniższą konfigurację serwera MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "actor-critic-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"]
        }
      }
    }
    
  4. Zapisz i zrestartuj Cline.
  5. Zweryfikuj konfigurację przez interfejs lub logi Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

  • Przechowuj wrażliwe klucze API jako zmienne środowiskowe.
  • Odwołuj się do nich w konfiguracji w następujący sposób:
    {
      "mcpServers": {
        "actor-critic-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "mcp-server-actor-critic-thinking"],
          "env": {
            "API_KEY": "${API_KEY}"
          },
          "inputs": {
            "apiKey": "${API_KEY}"
          }
        }
      }
    }
    

Jak używać tego MCP we flow

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Podsumowanie

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
PrzeglądSerwer MCP z oceną z dwóch perspektyw, wykorzystujący metodę actor-critic
Lista PromptówAktor, Krytyk, Śledzenie Rund, Wielowymiarowa Ocena
Lista ZasobówWytyczne, Parametry, Prezentacje, Sugestie Usprawnień
Lista NarzędziSilnik Analizy (ocena z dwóch perspektyw: aktor/krytyk)
Zabezpieczenie kluczy APIPrzykład 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.


Ocena MCP

Czy posiada LICENCJĘ✅ (MIT)
Czy posiada przynajmniej jedno narzędzie
Liczba Forków3
Liczba Gwiazdek9

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest Serwer MCP Actor-Critic Thinking?

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.

Jakie prompty są dostępne?

Serwer udostępnia prompty Perspektywy Aktora, Perspektywy Krytyka, Śledzenia Rund oraz Wielowymiarowej Oceny, by prowadzić proces oceny i utrzymywać kontekst.

Jakie korzyści przynosi w przeglądach kreatywnych i technicznych?

Łącząc empatyczną autorefleksję z krytyczną analizą, wypełnia lukę między intencją a wykonaniem—co jest kluczowe dla przeglądów kreatywnych, ocen wydajności oraz iteracyjnego rozwoju.

Jak skonfigurować serwer?

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.

Jak zabezpieczyć klucze API?

Przechowuj wrażliwe klucze API jako zmienne środowiskowe i odwołuj się do nich w konfiguracji w polach `env` i `inputs` dla wpisu MCP servera.

Jakie są główne zastosowania?

Ocena występów artystycznych, analiza luk, konstruktywny feedback, przegląd złożonych scenariuszy oraz oceny wydajności—wszędzie tam, gdzie potrzebna jest zarówno subiektywna, jak i obiektywna ocena.

Wypróbuj Serwer MCP Actor-Critic Thinking

Zintegruj Serwer MCP Actor-Critic Thinking z workflow FlowHunt, aby usprawnić procesy feedbacku i ocenę wydajności swojego zespołu.

Dowiedz się więcej