Strategic Agent Reasoning MCP

Name: Strategic Agent Reasoning MCP
Author: putervision

von putervisionVersion 0.4.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.putervision/agent-reasoning-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Strategic BDI reasoning engine for autonomous AI agents with spatial utility and replanning.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "agent-reasoning": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@putervision/agent-reasoning-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agent-reasoning -- npx -y @putervision/agent-reasoning-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agent-reasoning": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@putervision/agent-reasoning-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agent-reasoning": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@putervision/agent-reasoning-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto putervision bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32509 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 55 % der anderen 32509 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32509 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Strategic Agent Reasoning MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.1) kam vor 34 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

Fomu MCP

von gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@putervision/agent-reasoning-mcp

Strategic BDI Reasoning, Multi-Attribute Expected Utility Theory & Decision Intelligence for Autonomous AI Agents

@putervision/agent-reasoning-mcp is a formal Model Context Protocol (MCP) server that provides strategic belief-desire-intention (BDI) reasoning, hierarchical goal decomposition, multi-attribute expected utility calculation ($E[U] = \sum w_i u_i$), exponential belief decay, quantitative risk evaluation, and reactive replanning across multi-modal memory bridges.

🌐 Official Documentation: putervision.com • Interactive Web Docs

⚡ 15-Second Quick Start

# 1. Initialize reasoning database & seed default utility profiles

npx @putervision/agent-reasoning-mcp init

2. Run health diagnostics and Merkle audit checks

npx @putervision/agent-reasoning-mcp doctor

3. Inspect active goals, intentions, and belief states

npx @putervision/agent-reasoning-mcp inspect

🛠️ 15 Core MCP Tools

BDI Strategic Deliberation (10 Tools)

Tool	Actions	Purpose
`set_goal`	`create`, `update`, `decompose`, `get`, `list`, `abandon`	Manage goal hierarchy, task DAGs, and success criteria
`evaluate_situation`	`snapshot`, `quick`	Score and rank candidate actions from environment snapshots
`replan`	`blocker`, `event`, `full`	Adaptively reconstruct subgoals upon obstacles and abort stale intentions
`assess_risk`	`action`, `plan`, `compare`	Quantitative threat and risk calculation across candidate actions
`query_knowledge`	`search`, `patterns`, `similar_situations`	Search learned heuristics, tactical knowledge, and past decision patterns
`set_utility_weights`	`configure`, `get`, `list`, `activate`	Configure utility weights (aggression, caution, greed, efficiency, exploration)
`get_decision_trace`	`latest`, `get`, `list`, `explain`	Explainable chain-of-thought rationale and latency telemetry
`manage_beliefs`	`update`, `query`, `expire`, `reconcile`	Structured belief state with exponential confidence decay ($C = C_0 e^{-\lambda t}$)
`manage_intentions`	`create`, `dispatch`, `get`, `list`, `cancel`, `resolve`	Wire contract directives queue for runtime execution engines
`manage_reasoning_db`	`stats`, `audit`, `snapshot`, `restore`	Reasoning database statistics, SHA-256 Merkle audit, and snapshot rollback

System 1 Fast Decision Layer (5 Tools)

Inspired by the typed System 1 pattern pioneered by TypeSafe's Jev (evaluating typed Choice, Score, and Noul primitives over compact state without token generation), implemented locally via in-memory LRU caches and deterministic heuristics (<2ms) without external API calls.

Tool	Purpose	Latency Target	L1 Cache (p50)	Throughput
`classify`	Low-latency categorical labeling over multi-modal StatePacks	`<2ms`	`0.0075 ms`	~90,000 ops/s
`ask_noul`	Typed probabilistic hypothesis and Boolean verification ($p \in [0.0, 1.0]$)	`<2ms`	`0.0049 ms`	~127,000 ops/s
`ask_choice`	Discrete $1$-of-$N$ choice selection ($N \le 16$) with probability simplex	`<2ms`	`0.0138 ms`	~64,000 ops/s
`ask_score`	Bounded numeric scalar scoring and calibrated utility rating	`<2ms`	`0.0057 ms`	~129,000 ops/s
`gate_intention`	Pre-dispatch blast-radius audit gate issuing signed HMAC dispatch tokens	`<1ms`	`0.0709 ms`	~12,000 ops/s

See [docs/benchmarks.md](docs/benchmarks.md) for full benchmark reproduction commands, latency percentiles (p50/p95/p99), and multi-tier caching architecture details.

🏛️ PuterVision Pentad Multi-Modal Ecosystem

agent-reasoning-mcp coordinates the closed-loop PuterVision Super-Loop:

🧠 `agent-reasoning-mcp`: Decides *what* to do (BDI Strategic Reasoning, Utility Theory, Replanning)
⚡ `behavior-mcp`: Executes *how* to act at ~60Hz in browser runtimes
📊 `state-memory-mcp`: Durable workflow memory, tasks, blockers, decisions
👁️ `vision-memory-mcp`: Perceptual caching, visual grounding, video timelines
🌐 `world-model-mcp`: 3D/2D spatial layout, entity permanence, collision simulation

📚 Deep Documentation Guides

📖 [Formal API Reference](docs/api-reference.md): Full parameter tables, type definitions, and tool schemas for all 15 tools.
🚀 [Performance Benchmarks](docs/benchmarks.md): Empirical throughput and microsecond latency metrics across all 5 System 1 tools.
💡 [Core Architecture & Concepts](docs/concepts.md): BDI model, utility formulation, and belief decay dynamics.
🖥️ [CLI Usage Guide](docs/cli-usage.md): Complete CLI command reference (init, doctor, inspect, run).
💾 [Database Schema](docs/database-schema.md): SQLite table structures, indexes, and Merkle audit ledger.
⚙️ [Configuration Reference](docs/configuration.md): .agent-reasoning-mcp.json parameters and environment variables.

🔗 Client Configuration & Environment

Add to .cursor/mcp.json or .vscode/mcp.json:

"mcpServers": { "agent-reasoning-mcp": { "command": "agent-reasoning-mcp", "args": ["run"], "env": { "PENTAD_HMAC_SECRET": "your-secure-shared-secret-here", "DISPATCH_TOKEN_TTL_MS": "30000" } } } }

Key Environment Variables

PENTAD_HMAC_SECRET: 256-bit shared key for cryptographic intention dispatch token signing.
DISPATCH_TOKEN_TTL_MS: Dispatch token expiration window (default: 30,000ms).
SKIP_MODEL_LOAD: Set to 1 (or OFFLINE=1) to force air-gapped L1/L2 deterministic evaluation.

🧪 Testing & Benchmarks

# Run full unit and integration test suites

npm test

Run System 1 fast decision layer benchmark suite (throughput & latency percentiles)

npm run benchmark

Run air-gapped verification

OFFLINE=1 SKIP_MODEL_LOAD=1 npm test

Strategic Agent Reasoning MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Fomu MCP

README vom Entwickler

@putervision/agent-reasoning-mcp

⚡ 15-Second Quick Start

2. Run health diagnostics and Merkle audit checks

3. Inspect active goals, intentions, and belief states

🛠️ 15 Core MCP Tools

BDI Strategic Deliberation (10 Tools)

System 1 Fast Decision Layer (5 Tools)

🏛️ PuterVision Pentad Multi-Modal Ecosystem

📚 Deep Documentation Guides

🔗 Client Configuration & Environment

Key Environment Variables

🧪 Testing & Benchmarks

Run System 1 fast decision layer benchmark suite (throughput & latency percentiles)

Run air-gapped verification

📄 License