元认知MCP
人工智能代理的认知基础设施
一个模型上下文协议（MCP）服务器，为人工智能推理提供结构化的认知工具。与获取外部数据的典型MCP不同，此MCP提供 *结构化认知*--帮助AI代理更严格地思考的协议。
概述
元认知MCP的功能是 认知免疫系统 对于AI代理。当一个代理对其推理不确定时，它可以调用这些协议来构建其思维，而不是产生幻觉。
可用工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
grounded_reasoning | 应用结构化认知分析，包括证据、置信度校准和反驳 |
adversarial_stress_test | 从敌对角度攻击索赔以发现弱点 |
detect_cognitive_biases | 扫描推理是否存在确认偏差、锚定、错误二分法等。 |
decompose_question | 将复杂的查询分解为具有依赖关系的原子子问题 |
validate_inference | 检查逻辑有效性并检测正式/非正式谬误 |
核心不变
每个工具的响应都是 知识性封闭--它包含了评估其有效性所需的一切：
{
"claim": "The central assertion",
"confidence": 0.75,
"evidence": [...],
"uncertainties": [...],
"inference_chain": [...],
"counter_claims": [...],
"epistemic_status": "probable",
"methodology": "How this analysis was conducted"
}安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/metacognitive-mcp.git
cd metacognitive-mcp
# Install dependencies
pip install -e .用法
使用克劳德桌面
添加到您的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"metacognitive": {
"command": "python",
"args": ["-m", "metacognitive_mcp.server"],
"cwd": "/path/to/metacognitive-mcp"
}
}
}独立
python -m metacognitive_mcp.server项目结构
metacognitive-mcp/
├── src/metacognitive_mcp/
│ ├── server.py # MCP transport layer
│ ├── types.py # Core data structures
│ ├── registry.py # Protocol lookup
│ └── protocols/
│ ├── base.py # Abstract base class
│ ├── grounded.py # Grounded reasoning
│ ├── adversarial.py # Adversarial testing
│ ├── bias.py # Bias detection
│ ├── decomposition.py # Question decomposition
│ └── validation.py # Inference validation
└── tests/许可证
阿帕奇-2
作者
Aneesh Joseph博士（概念设计）\ Claude（建筑设计与实施指南）
______________________________________________________________________
*“结构就是证明。证明就是结构。”*