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MCP Server · 搜索检索

Deep Lucid3 D MCP

Unified Cognitive Processing Framework - MCP server for Cline and more

未说明官方级别未说明来源级核验工具 3
TypeScriptClaude搜索ClineClaude Desktop

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
MushroomFleet
提供方
MushroomFleet

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

14

仓库热度

收录来源

4 个

MCP.so

选型结论

Deep Lucid3 D MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Cline、Claude Desktop、Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

DeepLucid3D UCPF服务器

一个模型上下文协议(MCP)服务器,实现了统一认知处理框架(UCPF),用于高级认知分析、创造性问题解决和结构化思维。

这是怎么一回事?

DeepLucid3D UCPF服务器是作为MCP服务器的统一认知处理框架的实现。它将递归自我意识与维度知识分类相结合,为解决问题和创造性思维提供了一种强大的方法。

该服务器通过提供结构化的认知工具来扩展人工智能功能,这些工具有助于:

  • 评估认知状态
  • 地图知识维度
  • 应用递归自我提问
  • 产生创造性观点
  • 分解和重新整合复杂问题

它做什么

UCPF服务器通过几个关键功能实现高级认知处理:

核心能力

  1. 认知状态评估:识别当前的认知状态(黑暗惯性、激情或接近清醒),以提高解决问题时的自我意识。
  1. 知识维度映射:将知识映射到三个维度:

- 意识(已知与未知) - 内容(已知与未知) - 可访问性(可知与不可知)

  1. 递归自我质疑挑战最初的假设,并识别潜在的认知偏差。
  1. 创意视角生成:产生新颖的观点和隐喻思维,以激发新的解决方案。
  1. 问题分解:将复杂问题分解为可管理的组件,并在了解整个系统的情况下将其重新整合。
  1. 可选状态管理:维护会话之间的上下文,以便进行持续分析。

设置和安装

先决条件

  • Node.js(v14或更高版本)
  • npm(v6或更高版本)
  • 与模型上下文协议兼容的环境

安装步骤

  1. 克隆仓库
   git clone https://github.com/yourusername/DeepLucid3D-UCPF-Server.git
   cd DeepLucid3D-UCPF-Server
  1. 安装依赖项
   npm install
  1. 构建项目
   npm run build
  1. 配置MCP设置

将服务器添加到MCP设置文件中。对于Claude/Cline来说,这通常位于:

- 对于Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) - 对于VSCode Cline: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json (Linux)

添加以下配置:

   {
     "mcpServers": {
      "ucpf": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/DeepLucid3D-MCP/build/index.js"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
       }
     }
   }
  1. 重新启动与MCP兼容的应用程序 (克劳德、与克莱恩合作的VSCode等)

如何使用

服务器公开了三个主要工具和几个可以通过MCP访问的资源:

工具

  1. 分析问题:通过完整的UCPF框架处理问题陈述
   
   ucpf
   analyze_problem
   
   {
     "problem": "Your problem statement here",
     "session_id": "optional-session-id",
     "enable_state": false,
     "detailed": false
   }
   
   
  1. 创意探索:为主题生成新颖的视角和联系
   
   ucpf
   creative_exploration
   
   {
     "topic": "Your topic here",
     "constraints": ["Optional constraint 1", "Optional constraint 2"],
     "perspective_count": 3,
     "include_metaphors": true
   }
   
   
  1. 管理状态:UCPF处理的控制状态管理
   
   ucpf
   manage_state
   
   {
     "action": "enable", // or "disable", "reset", "status"
     "session_id": "optional-specific-session-id"
   }
   
   

资源

访问框架文档:


ucpf
ucpf://framework/overview

可用资源:

  • ucpf://framework/overview:统一党框架概述
  • ucpf://framework/cognitive-states:认知状态指南
  • ucpf://framework/knowledge-dimensions:知识维度参考
  • ucpf://session/{sessionId}/analysis:特定会议的分析结果

示例用例:使用UCPF解决谜题

让我们来解开这个经典谜题:“什么东西早上用四条腿走路,下午用两条腿走路,晚上用三条腿走路?”

步骤1:启用会话持久性的状态管理


ucpf
manage_state

{
  "action": "enable"
}

第二步:使用UCPF框架分析谜题


ucpf
analyze_problem

{
  "problem": "What walks on four legs in the morning, two legs in the afternoon, and three legs in the evening?",
  "session_id": "sphinx-riddle",
  "enable_state": true
}

分析将提供:

  • 认知状态评估(可能识别潜在的隐喻思维)
  • 我们知道和不知道的知识映射
  • 挑战初始假设的递归问题(例如,“我们是否假设了字面上的腿?”)
  • 对不同解释的结构化视角

第三步:探索创造性视角以找到解决方案


ucpf
creative_exploration

{
  "topic": "Walking with different numbers of legs at different times of day",
  "constraints": ["morning", "afternoon", "evening", "four", "two", "three"],
  "include_metaphors": true,
  "session_id": "sphinx-riddle"
}

这一探索可能会揭示:

  • “腿”作为支撑结构的隐喻解读
  • 一天中的时间作为生命阶段的隐喻解释
  • 这就引出了一个经典的答案:一个婴儿用四肢爬行,成年人用两条腿行走,老年时用拐杖(第三条腿)

步骤4:查看会话分析


ucpf
ucpf://session/sphinx-riddle/analysis

这提供了完整的分析过程,展示了框架如何通过结构化的认知处理得出解决方案。

致谢

这个项目站在巨人的肩膀上:

  • 这 模型上下文协议(MCP) 创建使人工智能系统能够访问外部工具和资源的基础协议的团队
  • 这 Anthropic Claude 团队在能够利用MCP的先进人工智能系统方面的工作
  • 贡献者 统一认知处理框架 为认知分析方法提供动力的概念
  • 开源社区的库和工具使这样的项目成为可能

许可证

MIT许可证

项目结构

DeepLucid3D-UCPF-Server/
├── src/
│   ├── engine/
│   │   ├── ucpf-core.ts       # Core UCPF processing logic
│   │   ├── creative-patterns.ts  # Creative thinking utilities
│   │   └── state-manager.ts   # Session state management
│   ├── tools/
│   │   ├── analyze-problem.ts # Problem analysis tool
│   │   └── creative-exploration.ts  # Creative exploration tool
│   └── index.ts               # Main server implementation
├── build/                     # Compiled JavaScript files
├── package.json               # Project dependencies and scripts
└── README.md                  # This documentation

______________________________________________________________________

©2025 DeepLucid3D UCPF服务器

另见

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

research-and-datamathgptmath-solvermath-assistant认知分析TypeScript本地部署创造性问题解决

支持客户端

ClineClaude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Cline、Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。
  • 4 个目录同时收录,信息可以交叉核对。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cline 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Deep Lucid3 D MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Deep Lucid3 D MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Deep Lucid3 D MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Deep Lucid3 D MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Deep Lucid3 D MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cline、Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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