Actor-Critic Thinking MCP-server

Vad gör “Actor-Critic Thinking” MCP-servern?

Actor-Critic Thinking MCP-servern är ett analysverktyg med två perspektiv baserat på Model Context Protocol (MCP). Den möjliggör för AI-assistenter och klienter att genomföra omfattande prestationsutvärderingar genom att växla mellan “aktör” (skapare eller utförare) och “kritiker” (analytiker eller utvärderare). Detta tillvägagångssätt möjliggör balanserade bedömningar som kombinerar empatisk förståelse med objektiv analys. Servern stödjer nyanserade, multidimensionella utvärderingar och ger handlingskraftig feedback samt förbättringsförslag. Genom att överbrygga avsikt och genomförande förbättrar den utvecklingsflöden, särskilt i situationer där både subjektiva och objektiva kriterier är viktiga, såsom kreativa granskningar, prestationsbedömningar och iterativa förbättringsprocesser.

Lista över promptar

• Actor Perspective Prompt: Guider AI:n att reflektera över avsikter, kreativa val, emotionell kontext, utmaningar och självreflektion ur skaparens synvinkel.
• Critic Perspective Prompt: Instruerar AI:n att analysera tekniskt genomförande, bedöma effektivitet och publikpåverkan, ge jämförande analys och erbjuda objektiv feedback och förbättringsförslag.
• Round Tracking Prompt: Bibehåller kontext och flöde i aktör-kritiker-dialogen genom att spåra omgång och roll.
• Multi-dimensional Evaluation Prompt: Säkerställer att bedömningen täcker både subjektiva (empati/vision) och objektiva (genomförande/påverkan) dimensioner.

Lista över resurser

• Riktlinjer för rollperspektiv: Ger strukturerade instruktioner för både aktörs- och kritikerroller för att standardisera utvärderingsprocessen.
• Parameterdokumentation: Detaljerar nödvändiga indata som innehåll, roll, nextRoundNeeded, thoughtNumber och totalThoughts för konsekventa interaktioner.
• Showcase-demonstrationer: Innehåller visuella exempel (med och utan actor-critic thinking) för att hjälpa användare att förstå utvärderingsprocessen.
• Förbättringsförslag: Erbjuder resurser med handlingskraftig feedback baserat på analys ur dubbla perspektiv.

Lista över verktyg

• Analyseringsmotor: Växlar mellan aktörs- och kritikerperspektiv för att skapa heltäckande utvärderingar (baserat på nödvändiga parametrar såsom innehåll, roll, nextRoundNeeded, thoughtNumber, totalThoughts).

Användningsområden för denna MCP-server

• Utvärdering av konstnärliga prestationer: Ger bedömningar ur dubbla perspektiv för kreativa verk, där skaparnas avsikter vägs ihop med kritisk feedback för att förbättra det konstnärliga resultatet.
• Gap-analys: Identifierar skillnader mellan avsikt och genomförande, vilket hjälper utvecklare eller skapare att förfina sina processer.
• Konstruktiv feedback: Ger handlingskraftiga förbättringsförslag som balanserar kreativ vision med tekniska krav.
• Granskning av komplexa scenarier: Effektiv granskning av situationer som kräver både empati (aktör) och objektivitet (kritiker), såsom produktutveckling eller användartester.
• Prestationsbedömningar: Stödjer självreflektion och extern utvärdering, användbart vid team- eller individbedömningar.

Hur du sätter upp den

Windsurf

1. Se till att Node.js och npm är installerade på ditt system.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Actor-Critic Thinking MCP-servern under avsnittet mcpServers:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs genom att titta på Windsurf UI eller loggar.

Claude

1. Installera Node.js och npm om det inte redan finns.
2. Lokalisera Claudes konfigurationsfil.
3. Sätt in följande under nyckeln mcpServers:

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

4. Spara filen och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern är aktiv via plattformens dashboard.

Cursor

1. Installera förutsättningar (Node.js och npm).
2. Redigera Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till Actor-Critic Thinking MCP-serverns konfiguration:

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

4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Kontrollera serverstatus i Cursors UI.

Cline

1. Se till att Node.js och npm är installerade.
2. Öppna Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Validera installationen via Clines gränssnitt eller loggar.

Skydda API-nycklar

• Lagra känsliga API-nycklar som miljövariabler.
• Referera till dem i din konfiguration så här:

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. Under systemets MCP-konfiguration, ange din MCP-server enligt följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “actor-critic-thinking” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån tabellerna erbjuder denna MCP-server solid dokumentation, tydliga promptar och installationsinstruktioner. Dock saknas information om sampling och rötter, och verktygsutbudet är relativt fokuserat. Repositoriet är funktionellt och välstrukturerat, men räckvidden är specialiserad. Sammantaget ger jag denna MCP-server betyget 7/10 för användbarhet, tydlighet och direkthet, även om bredare utbyggbarhet inte framgår av repo:t.

MCP-betyg