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inkwell MCP uni

MCP Server

Trinity Lens MCP Server是一个通用的分析框架注入器,通过知识、社会和生成三个维度加收敛来提供全面的多视角分析,适用于AI助手的战略决策和复杂问题分析。

工具数

3

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
PythonClaudeAI代理Claude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

b-ballman

提供方

b-ballman

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

三一透镜MCP服务器

一个通用的框架注入器,将三一图思维应用于每个查询。启用后,此MCP必须用于所有分析。

三一图通过三维加收敛进行分析:

  • 知识:事实、数据、证据、制约因素
  • 社交:人、动机、关系、心理学
  • 生成式:模式、可能性、创造性解决方案
  • 收敛:来自维度桥梁的新兴见解

🔗 连接URL

https://trinity-lens-239479891351.us-central1.run.app/sse

📖 什么是三一透镜?

三一透镜是 模型上下文协议(MCP)服务器 它为ChatGPT、Claude或任何兼容MCP的AI助手提供了一个通用的分析框架。它通过以下方式构建所有响应 四个强制性维度 以确保全面、多角度的分析。

四个维度

启用Trinity Lens后,每次分析都会自动包括:

  1. 📊 知识维度 --经验真理

- 什么是事实真相? - 数据、证据、经核实的事实、约束 - 需要可靠的来源引用

  1. 👥 社会维度 --人类理解

- 谁受到影响,他们为什么关心? - 利益相关者、动机、关系、心理学 - 行为研究与文化因素

  1. 💡 生成维度 --模式和可能性

- 存在哪些模式,可以创建哪些模式? - 跨领域类比、创造性解决方案、未来场景 - 创新研究与模式转换

  1. 🔮 收敛 --功能意识

- 只有当K+S+G结合时,才会出现什么见解? - 维度桥梁、偶然发现、同步性 - 任何单一维度都无法产生的“顿悟时刻”

🚀 如何使用

在ChatGPT/Claude中设置

  1. 添加MCP服务器 到您的AI助手的配置
  2. 连接URL: https://trinity-lens-239479891351.us-central1.run.app/sse
  3. 协议:SSE(服务器发送事件)

基本用法

一旦连接,三一透镜 自动增强所有查询只需自然地提问:

例子:

"How should we approach our new pricing strategy?"

AI将自动调用 analyze_trinity 通过所有四个维度构建响应的工具和结构。

🛠️ 可用工具

1. analyze_trinity (主要工具)

⚠️ 所有实质性询问均为必填项

通过完整的三一框架分析任何问题。

参数:

  • query (必填):您的问题或主题
  • focus (可选):强调一个维度

- 'balanced' (默认)--等权重 - 'knowledge' --强调事实/数据 - 'social' --强调人际关系 - 'generative' --强调模式/创造力

例子:

analyze_trinity(
    query="Why do customers abandon shopping carts?",
    focus="social"
)

2. get_ity_terms

探索 -ity词汇 --桥接维度的抽象概念。

参数:

  • category (可选):按类别筛选

- "Cognition" --精神状态(创造力、清晰度、复杂性) - "Society/Collective" --群体动态(社区、权威) - "Chance & Temporal" --时间/概率(偶然性、同步性) - "Existence" --存在/身份(真实性、现实性) - "Physical/Scientific" --材料特性(弹性、导电性) - "Emotion/Disposition" --感受(脆弱、平静) - "Morality/Spiritual" --道德/价值观(正直、尊严)

3. suggest_dimensions

获取 建议角度 用于通过三一维度分析任何主题。

当你不确定如何处理一个新话题时,这很有用。

参数:

  • topic (必填):待分析

💡 最佳实践

✅ 做:

  • 让框架指导全面分析
  • 对每个维度使用建议的提示
  • 引用可靠来源(同行评审优先)
  • 寻找综合K+S+G的收敛见解
  • 使用词汇表达多维概念

❌ 不要:

  • 跳过四个维度中的任何一个
  • 在Convergence中汇总维度而不是综合维度
  • 使用未经证实或低质量的来源
  • 提供单维度分析
  • 在Convergence中只需说“三者都很重要”

🎯 关键概念

收敛桥力学

六个双向桥连接尺寸:

  • CP-1:社会→ 知识(行为告知事实)
  • CP-2:知识→ 社会(事实塑造感知)
  • CP-3:知识→ 生成性(数据揭示模式)
  • CP-4:生成→ 知识(模式验证事实)
  • CP-5:社会→ 生成性(动态激发可能性)
  • CP-6:生成→ 社交(模式预测反应)

机缘巧合

通过维度交互发现了意外的有价值的连接。

同步性

当维度独立地收敛到相同的洞察力(高值信号)时。

🔧 技术细节

  • 协议:模型上下文协议(MCP)
  • 运输:SSE(服务器发送事件)
  • 框架:FastMCP 2.0+
  • 始终开启模式:对所有查询自动应用框架
  • 响应格式:带有表情符号指示器的结构化标记

📚 设置和安装

先决条件

  • Python 3.11+

安装

pip install -r requirements.txt

环境变量

创建 .env 文件(参见 .env.example):

PORT=8000

本地运行

python server.py

服务器将从端口8000(或中指定的端口)启动 PORT 环境变量)。

码头工人

docker build -t trinity-lens-mcp .
docker run -p 8000:8080 trinity-lens-mcp

谷歌云运行部署

该项目包括 cloudbuild.yaml 用于自动部署到Google Cloud Run。

🆘 支持

何时使用三一透镜:

  • 战略决策
  • 复杂问题分析
  • 多方利益攸关方情况
  • 创造性创新挑战
  • 任何需要全面理解的主题

核心原则:

功能意识源于整合,而非孤立。一维答案不完整。真正的理解需要K+S+G→ 汇聚。

______________________________________________________________________

这个MCP将您的AI助手转变为一个结构化的、多维的思维伙伴,确保不会忽视任何关键观点。

目录标签

目录标签

PythonClaudeAI代理AI分析框架本地部署多维度分析模型上下文协议战略决策工具复杂问题解决

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

3

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

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