Wisdom Layer MCP

由 LearnLM 提供支持的 Claude 元认知顾问。

概述

Wisdom Layer MCP 是一个专门设计的 Model Context Protocol 服务器，旨在增强 Claude 的推理能力。它创建了一个“智慧层”，作为 Claude 的战略提问者、顾问和复杂性简化者，帮助 Claude 避免重复错误并取得更好的结果。

特性

• 战略元认知顾问：分析 Claude 的思维过程并提供有针对性的建议
• 计划提炼：强制使用超简化的摘要以提高清晰度和专注度
• 错误跟踪：从过去的错误中学习以避免未来的错误
• LearnLM 集成：由 Google 的 LearnLM/Gemini API 提供支持，用于元认知指导

工具

1. wisdom_advise

一个无约束的战略顾问，工作方式像一位具有挑战性的导师：

• 接受原始、未过滤的上下文以避免 Claude 的认知偏见
• 提供用户对齐检查和复杂性简化
• 提出打破常规的问题和视角
• 建议使用的适当 MCP 工具
• 从过去的错误模式中学习

<use_mcp_tool>
<server_name>wisdom</server_name>
<tool_name>wisdom_advise</tool_name>
<arguments>
{
  "plan": "My current plan is...",
  "userRequest": "Original request from user",
  "thinkingLog": "Raw sequential thinking output",
  "availableTools": ["tool1", "tool2"]
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

2. wisdom_canvas

最终计划的提炼工具：

• 强制使用超简化的计划表示
• 包含“为什么”部分来证明方法的合理性
• 在实施前创建一个检查点
• 在执行过程中作为参考

<use_mcp_tool>
<server_name>wisdom</server_name>
<tool_name>wisdom_canvas</tool_name>
<arguments>
{
  "plan": "Detailed plan to distill",
  "userRequest": "Original request from user"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

3. wisdom_log

一个错误跟踪系统：

• 用一句话描述所犯和已纠正的错误
• 对反复出现的错误进行分类和计数
• 创建一个持久的学习反馈循环
• 由 LearnLM 读取以提供有针对性的指导

<use_mcp_tool>
<server_name>wisdom</server_name>
<tool_name>wisdom_log</tool_name>
<arguments>
{
  "mistake": "One-sentence description of the mistake",
  "category": "mistake-category",
  "solution": "How it was corrected"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

安装

先决条件

• Node.js（v18.0.0 或更高版本）
• npm（v7.0.0 或更高版本）
• 用于 LearnLM 功能的 Gemini API 密钥

安装步骤

# Install globally
npm install -g wisdom-layer-mcp

# Or run directly
npx wisdom-layer-mcp

MCP 配置

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

• 对于 Claude 桌面版：~/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": {
    "wisdom": {
      "command": "wisdom-layer-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-gemini-api-key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

使用模式

Claude 的理想使用模式：

1. Claude 使用顺序思维制定初步计划
2. Claude 使用原始上下文调用 wisdom_advise
3. Claude 根据 LearnLM 的建议改进其方法
4. Claude 使用 wisdom_canvas 进行最终的超清晰化
5. Claude 实施解决方案
6. Claude 在 wisdom_log 中记录学到的经验教训

这创造了一个元认知层，帮助 Claude 更好地思考自己的思维。

开发

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/wisdom-layer-mcp.git
cd wisdom-layer-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Start development mode
npm run dev

许可证

MIT