Vibespace MCP Go Ternary

vibespace MCP体验

MCP（模型上下文协议）体验实现，用于通过实时NATS流管理氛围和世界。

概述

vibespace MCP Experience是模型上下文协议体验的Go实现，它为管理“共鸣”（情感氛围）和“世界”（物理或虚拟空间）提供了资源和工具。服务器使用自定义URI方案(vibe:// 和 world://)访问资源，并支持JSON-RPC通信方法。

特性

• 用于存储氛围和世界的内存存储库
• 用于资源访问的自定义URI方案
• 针对振动和世界的完整CRUD操作
• 支持传感器数据（温度、湿度、光、声音、运动）
• 支持全球功能
• 支持不同的世界类型（物理、虚拟、混合）
• 实时流媒体世界时刻的NATS集成
• 多租户NATS服务器的流ID命名空间
• 具有用户归因和访问控制的多人游戏支持
• 连接质量监控和UI状态指示器
• 流媒体发布的速率限制
• 支持多种编码格式（二进制、base64、十六进制）的二进制数据
• 平衡的三进制数字系统支持，具有高效的编码/解码

组件

• 模型：Vibe、World和WorldMoment的数据结构，包括SensorData
• 仓库：具有线程安全CRUD操作的内存存储
• 服务器：使用JSON-RPC方法实现MCP协议
• 流媒体：NATS集成，支持Stream ID，可实时流式传输世界时刻

安装

您可以使用以下命令将此包添加到您的Go项目中：

go get github.com/bmorphism/vibespace-mcp-go

运行服务器

要运行服务器，请执行以下操作：

just run

或者手动构建并运行：

just build
./bin/vibespace-mcp

NATS订阅者示例

该存储库包括一个示例NATS订阅者，用于收听世界时刻：

cd examples
./run_nats_subscriber.sh [nats-url] [stream-id] [user-id]

参数：

• nats-url：NATS服务器URL（默认为 nats://nonlocal.info:4222)
• stream-id：主题命名空间的流ID（默认为 ies)
• user-id：用户特定流的可选用户ID

测试

服务器包括对所有功能的全面测试：

# Run all tests
just test

# Run a specific test suite
just test-suite hybrid

# Generate test coverage report
just coverage

看 测试.md 有关测试方法和可用测试套件的详细信息。

测试覆盖率

• 存储库测试：用于振动和世界的基本CRUD操作
• 传感器数据测试：使用传感器数据创建和更新氛围
• 世界特征测试：管理世界特征（添加、删除等）
• 混合动力世界测试：在世界类型之间创建和转换
• 并发测试：并行操作的线程安全验证
• 集成测试：结合多种操作的端到端测试
• 方法测试：JSON-RPC方法发现和兼容性

MCP协议

服务器实现模型上下文协议，提供：

• 资源: vibe://list, vibe://{id}, world://list, world://{id}, world://{id}/vibe
• 工具:

- Vibe工具: create_vibe, update_vibe, delete_vibe - 世界工具: create_world, update_world, delete_world, set_world_vibe - 流媒体工具: streaming_startStreaming, streaming_stopStreaming, streaming_status, streaming_streamWorld, streaming_updateConfig

有关流媒体功能的更多详细信息，请参阅 流媒体.md.

JSON-RPC方法文档

vibespace MCP体验为JSON-RPC方法名提供了清晰的文档和帮助工具，防止了方法名不匹配的常见问题。看 RPC_METHODS.md 完整的方法参考。

方法名称常量

使用标准方法名称常量 rpcmethods 代码中的包：

import "github.com/bmorphism/vibespace-mcp-go/rpcmethods"

// Standard method names
const ResourceReadMethod = rpcmethods.MethodResourceRead  // "method.resource.read"
const ToolCallMethod = rpcmethods.MethodToolCall          // "method.tool.call"

Helper函数

这 rpcmethods 包提供了简化JSON-RPC交互的实用程序：

// For formatting proper JSON-RPC requests
resourceRequest := rpcmethods.FormatResourceRequest("world://list", "request-id")
toolRequest := rpcmethods.FormatToolRequest("create_world", worldArgs, "request-id")

// For discovering method names
methods := rpcmethods.ListMethods()
info := rpcmethods.GetMethodInfo("method.resource.read")
suggestions := rpcmethods.GetMethodSuggestions("resource.read") // Gives helpful suggestions

改进的错误消息

如果使用了不正确的方法名称，服务器将建议正确的方法：

Error: Method 'resource.read' not found. Did you mean: method.resource.read?

JSON-RPC兼容性说明

由于JSON-RPC方法与当前版本的MCP Go库的兼容性问题，目前跳过了一些测试。这会影响旅程和服务器集成测试，但我们的方法名称处理改进应该能解决客户端的大多数问题。

用户示例：Topos团队共享体验

以下是Topos团队如何利用vibespace MCP经验，在使用不同工具时创建一个有凝聚力的团队环境：

场景：Topos团队协同开发

成员 Topos团队 分布在各种工具中： 爱丽丝 （使用克劳德桌面）， 鲍勃 （使用Goose MCP客户端），以及 卡罗尔 （与Claude一起使用VS Code）。他们希望在开发跨不同接口的分类网络模型时保持“共同振动”的感觉。

设置：

1. 共享的vibespace MCP体验在专用Topos服务器上运行
2. 上的NATS服务器 nats://nonlocal.info:4222 处理实时流媒体
3. 每个团队成员都使用唯一的用户ID连接，但共享团队拓扑流ID

第一步：创建Topos团队世界

Alice通过Claude Desktop初始化Team Topos世界：

// Alice creates the Team Topos world
const response = await mcp.tools.create_world({
  name: "Team Topos Workspace",
  description: "A shared categorical space for infinity-topos development",
  type: "hybrid",
  features: ["categorical-thinking", "research-sharing", "presence-indication", "distributed-computation"],
  sharingSettings: {
    isPublic: false,
    allowedUsers: ["alice@topos", "bob@topos", "carol@topos"],
    contextLevel: "full"
  }
});

// Alice sets the initial team vibe
await mcp.tools.set_world_vibe({
  worldId: response.id,
  vibeId: "categorical-flow-state"
});

console.log(`Join our Team Topos workspace with ID: ${response.id}`);

步骤2：加入Team Topos工作区

Bob通过Goose MCP客户端连接：

# Bob connects to Team Topos with his user ID
world_id = "topos_world_123"  # ID shared by Alice
client.streaming_startStreaming(
    url="nats://nonlocal.info:4222",
    stream_id="team-topos",
    world_id=world_id,
    user_id="bob@topos"
)

# Bob indicates he's working on sheaf theory implementation
client.update_world_feature(
    world_id=world_id,
    feature_name="research-focus",
    feature_value="Sheaf cohomology for network models"
)

# Bob shares his computational resources
client.update_world_feature(
    world_id=world_id,
    feature_name="shared-computation",
    feature_value={"available_cores": 16, "gpu_memory": "24GB"}
)

Carol通过VS Code加入Claude：

// Carol connects to Team Topos from VS Code
const connection = await mcpClient.connect({
  worldId: "topos_world_123",
  userId: "carol@topos",
  streamId: "team-topos",
  statusCallback: (status) => {
    vscode.window.setStatusBarMessage(`⊤ Team Topos: ${status.connectedUsers.length} members active`);
  }
});

// Carol shares her current research direction
await mcpClient.tools.update_world_feature({
  worldId: "topos_world_123",
  featureName: "active-models",
  featureValue: ["dynamic-markov-blankets", "hypergraph-topologies"]
});

// Carol updates the shared mathematical context
await mcpClient.tools.update_vibe({
  worldId: "topos_world_123",
  attribute: "mathematical-coherence",
  value: 92  // Scale 0-100 indicating conceptual clarity
});

第三步：体验共享地形开发

随着团队的工作：

1. 爱丽丝 在Claude Desktop中看到实时可视化，显示Bob和Carol正在探索哪些分类结构，以及协作路径的有向图

1. 鲍勃 当Alice或Carol取得数学突破时，在Goose中接收环境通知，界面通过拓扑可视化巧妙地反映了团队的集体理解

1. 卡罗尔 看到VS Code扩展根据团队当前的重点领域自动激活，侧边栏指示器显示哪些数学领域正在被积极探索

1. 这三种开发环境都与以下内容同步：

- 基于团队使用模式的共享LaTeX符号建议 - 根据当前需求分配的集体计算资源 - 环境音乐微妙地变化，以适应团队的认知状态 - 与正在探索的分类结构相一致的视觉主题

1. vibespace MCP体验能够：

- 从团队共享的数学上下文自动生成文档 - 检测到概念错位时出现的同步白板 - 跨团队成员机器的复杂分类模型的分布式计算

步骤4：利用二进制和平衡三元数据

当团队研究高级数学模型时，他们使用二进制和平衡三进制特征：

// Carol shares balanced ternary data representing a categorical network structure
const ternaryEncoding = "10T01T001T10T01"; // Balanced ternary representing network topology
await mcpClient.tools.streaming_streamWorld({
  worldId: "topos_world_123",
  userId: "carol@topos",
  customData: {
    action: "share_mathematical_model",
    modelName: "HypergraphCohomology"
  },
  // Add balanced ternary data representing the mathematical structure
  balancedTernaryData: ternaryEncoding
});

Bob使用Python处理数学结构：

# Bob subscribes to the moment and extracts balanced ternary data
def on_world_moment(message):
    moment = json.loads(message.data.decode())
    if moment.get("binaryData") and moment["binaryData"]["format"] == "application/balanced-ternary":
        # Extract balanced ternary representation
        binary_data = base64.b64decode(moment["binaryData"]["data"])
        
        # Calculate how many trits were encoded (each 4 trits use 1 byte)
        num_trits = len(binary_data) * 4
        
        # Convert back to ternary representation
        ternary_data = bytes_to_ternary(binary_data, num_trits)
        
        # Process mathematical structure
        if "HypergraphCohomology" in moment.get("customData", {}).get("modelName", ""):
            process_categorical_network(ternary_data)
    
# Convert binary to balanced ternary (Python implementation)
def bytes_to_ternary(bytes_data, num_trits):
    result = []
    for i in range(min(num_trits, len(bytes_data) * 4)):
        byte_idx = i // 4
        trit_pos = i % 4
        
        # Extract 2 bits representing this trit
        bits = (bytes_data[byte_idx] >> (trit_pos * 2)) & 0b11
        
        # Map bits to trits: 00->-1, 01->0, 10->1
        if bits == 0:
            result.append(-1)  # 'T'
        elif bits == 1:
            result.append(0)   # '0'
        elif bits == 2:
            result.append(1)   # '1'
        else:
            result.append(0)   # Invalid pattern, default to 0
    
    return result

Alice使用这些数据来可视化分类网络：

// Alice subscribes to world moments and extracts mathematical models
natsClient.subscribe(`${streamId}.world.moment.${worldId}`, (msg) => {
  const moment = JSON.parse(msg.data);
  
  // Check for balanced ternary data
  if (moment.binaryData && moment.binaryData.format === "application/balanced-ternary") {
    // Decode the binary data
    const binaryData = atob(moment.binaryData.data); // Base64 decode
    
    // Create a Uint8Array from the binary string
    const bytes = new Uint8Array(binaryData.length);
    for (let i = 0; i > (tritPos * 2)) & 0b11;
    
    // Map bit patterns to trits
    if (bits === 0) {
      result.push(-1); // 'T'
    } else if (bits === 1) {
      result.push(0);  // '0'
    } else if (bits === 2) {
      result.push(1);  // '1'
    } else {
      result.push(0);  // Invalid pattern, default to 0
    }
  }
  
  return result;
}

对Topos团队的好处：

• 统一的数学上下文：团队保持不同工具之间的概念一致性
• 环境分类意识：理论探索的非侵入性指标
• 集体智慧：增强团队数学直觉的共享氛围
• 工具互操作性：不同的接口参与同一分类工作区
• 资源优化：根据可用资源分配计算任务
• 认知同步：随着时间的推移，团队成员的思维模式变得更加一致
• 高效的数学表示：平衡三进制提供了数学结构的紧凑编码
• 跨语言兼容性：二进制数据可以跨不同的编程语言进行一致的处理

这个例子展示了vibespace MCP经验如何使Team Topos能够跨不同工具和界面协作探索数学结构，创造一个超越个人环境的共享认知空间。