Strategic Agent Reasoning MCP

Name: Strategic Agent Reasoning MCP
Author: putervision

제작자: putervision버전 0.4.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.putervision/agent-reasoning-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 putervision 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32572개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32572개 중 54%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32572개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Strategic Agent Reasoning MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.1)은 34일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트

설치

AvaHR

제작자: avahr.com

Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.

클라우드에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

AvaHR

제작자의 README

@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