Servidor MCP Pensamento Ator-Crítico

O que faz o Servidor MCP “Pensamento Ator-Crítico”?

O Servidor MCP Pensamento Ator-Crítico é uma ferramenta de análise sob duas perspectivas baseada no Model Context Protocol (MCP). Ele permite que assistentes de IA e clientes realizem avaliações de desempenho abrangentes, alternando entre o papel de “ator” (criador ou performer) e “crítico” (analista ou avaliador). Essa abordagem possibilita avaliações equilibradas que combinam compreensão empática com análise objetiva. O servidor suporta avaliações nuançadas e multidimensionais, fornecendo feedback acionável e sugestões de melhoria. Ao unir intenção e execução, aprimora fluxos de desenvolvimento, especialmente em cenários onde critérios subjetivos e objetivos são importantes, como revisões criativas, avaliações de desempenho e processos de refinamento iterativo.

Lista de Prompts

• Prompt de Perspectiva do Ator: Orienta a IA a refletir sobre intenções, escolhas criativas, contexto emocional, desafios enfrentados e autorreflexão do ponto de vista do criador.
• Prompt de Perspectiva do Crítico: Direciona a IA a analisar a execução técnica, avaliar a eficácia e o impacto no público, fornecer análise comparativa e oferecer feedback objetivo e sugestões de melhoria.
• Prompt de Rastreamento de Rodada: Mantém o contexto e o fluxo do diálogo ator-crítico, acompanhando a rodada e o papel.
• Prompt de Avaliação Multidimensional: Garante que as avaliações cubram tanto dimensões subjetivas (empatia/visão) quanto objetivas (execução/impacto).

Lista de Recursos

• Diretrizes de Perspectiva de Papel: Fornece instruções estruturadas para os papéis de ator e crítico, padronizando o processo de avaliação.
• Documentação de Parâmetros: Detalha entradas obrigatórias como conteúdo, papel, nextRoundNeeded, thoughtNumber e totalThoughts para interações consistentes.
• Demonstrações de Showcase: Inclui exemplos visuais (com e sem pensamento ator-crítico) para auxiliar usuários a compreender o processo de avaliação.
• Sugestões de Melhoria: Oferece recursos de feedback acionável com base na análise sob dupla perspectiva.

Lista de Ferramentas

• Mecanismo de Análise: Alterna entre perspectivas de ator e crítico para gerar avaliações abrangentes (baseando-se em parâmetros como conteúdo, papel, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Avaliação de Performances Artísticas: Realiza avaliações sob dupla perspectiva para obras criativas, equilibrando as intenções do criador com feedback crítico para aprimorar o resultado artístico.
• Análise de Lacunas: Identifica discrepâncias entre intenção e execução, ajudando desenvolvedores ou criadores a refinarem seus processos.
• Feedback Construtivo: Oferece sugestões de melhoria acionáveis que equilibram visão criativa com requisitos técnicos.
• Revisão de Cenários Complexos: Avalia com eficácia cenários que exigem empatia (ator) e objetividade (crítico), como desenvolvimento de produtos ou testes de experiência do usuário.
• Avaliações de Desempenho: Dá suporte à autorreflexão e avaliação externa, sendo útil em avaliações de desempenho individuais ou de equipe.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e npm estão instalados em seu sistema.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Servidor MCP Pensamento Ator-Crítico na seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução consultando a interface ou os logs do Windsurf.

Claude

1. Instale Node.js e npm, caso ainda não possua.
2. Localize o arquivo de configuração do Claude.
3. Insira o seguinte sob a chave mcpServers:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor está ativo pelo painel da plataforma.

Cursor

1. Instale os pré-requisitos (Node.js e npm).
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione a configuração do Servidor MCP Pensamento Ator-Crítico:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique o status do servidor na interface do Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que Node.js e npm estão instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione a seguinte configuração do servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Valide a configuração pela interface ou logs do Cline.

Protegendo Chaves de API

• Armazene chaves de API sensíveis em variáveis de ambiente.
• Faça referência a elas na sua configuração assim:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “actor-critic-thinking” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela de seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas, este servidor MCP fornece documentação sólida, prompts claros e instruções de configuração. No entanto, informações sobre amostragem e raízes não estão presentes, e o conjunto de ferramentas é relativamente focado. O repositório é funcional e bem estruturado, mas o escopo é especializado. No geral, eu avaliaria este servidor MCP com nota 7/10 em usabilidade, clareza e objetividade, embora uma maior extensibilidade não seja aparente no repositório.

Pontuação MCP