Spec Driven Development
de formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar
Strategic Agent Reasoning MCP
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Strategic BDI reasoning engine for autonomous AI agents with spatial utility and replanning.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiAún sin medir★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Otros
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- npmNode.js instalado (para el comando npx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agent-reasoning": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@putervision/agent-reasoning-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add agent-reasoning -- npx -y @putervision/agent-reasoning-mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-reasoning": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@putervision/agent-reasoning-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"agent-reasoning": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@putervision/agent-reasoning-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub putervision, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Otrosi
- Más estrellas que el 0% de los otros 32602 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 54% de los otros 32602 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32602 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Strategic Agent Reasoning MCP?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.1) llegó al registro hace 34 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Rystic
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Remote Desktop Commander
de desktop-commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
Instalar
Rystic
de Rystic-Inc
Start, seed, clock, inspect and diff Rystic API simulators from your agent.
Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
Instalar
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
@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 profilesnpx @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, andNoulprimitives 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.jsonparameters 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 to1(orOFFLINE=1) to force air-gapped L1/L2 deterministic evaluation.
🧪 Testing & Benchmarks
# Run full unit and integration test suitesnpm 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
📄 License
MIT © PuterVision