Recursive Companion MCP

🚀 Recursive Companion MCP

このMCP（Model Context Protocol）サーバーは、自己批判サイクルを通じて反復的な改良を実装しています。Hank Besserのrecursive-companionにインスパイアされ、この実装ではタイムアウトを回避し、進捗状況を可視化できるように、段階的な処理を追加しています。

✨ 主な機能

• 段階的な改良：改良を個別のステップに分割することで、タイムアウトを回避します。
• 数学的収束：コサイン類似度を使用して、改良が完了した時点を測定します。
• ドメイン固有の最適化：技術、マーケティング、戦略、法律、金融などのドメインを自動検出し、最適化します。
• 進捗可視化：各ステップが即座に返されるため、UIの更新が可能です。
• 並列セッション：複数の同時改良セッションをサポートします。
• 自動セッション追跡：手動でのセッションID管理が不要です。
• AIフレンドリーなエラー処理：AIアシスタントに対する実行可能な診断と回復ヒントを提供します。

🚀 クイックスタート

改良プロセスは、Draft → Critique → Revise → Converge のパターンに従います。

1. Draft：初期応答を生成します。
2. Critique：複数の並列批判を作成します（高速なモデルを使用）。
3. Revise：批判を統合して改良版を作成します。
4. Converge：類似度を測定し、閾値に達するまで繰り返します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10以上
• uv パッケージマネージャー
• Bedrockへのアクセス権を持つAWSアカウント
• Claudeデスクトップアプリ

セットアップ

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/recursive-companion-mcp.git
cd recursive-companion-mcp

2. 依存関係をインストールします。

uv sync

3. AWS資格情報を環境変数として設定するか、AWS CLIを使用して設定します。
4. Claudeデスクトップの設定ファイル (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json) に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "recursive-companion": {
      "command": "/path/to/recursive-companion-mcp/run_server.sh",
      "env": {
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-key",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret",
        "BEDROCK_MODEL_ID": "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
        "CRITIQUE_MODEL_ID": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
        "CONVERGENCE_THRESHOLD": "0.95",
        "PARALLEL_CRITIQUES": "2",
        "MAX_ITERATIONS": "5",
        "REQUEST_TIMEOUT": "600"
      }
    }
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

このツールはいくつかのMCPエンドポイントを提供しています。

• 改良セッションを開始する

Use start_refinement to refine: "Explain the key principles of secure API design"

• 改良を段階的に続ける

Use continue_refinement with session_id "abc123..."

• 最終結果を取得する

Use get_final_result with session_id "abc123..."

• その他のツール
  • get_refinement_status - 進行状況を確認する（進行を進めない）
  • list_refinement_sessions - すべてのアクティブなセッションを表示する

📚 ドキュメント

設定

パフォーマンス

最適化された設定では、

• 各反復：60 - 90秒
• 典型的な収束：2 - 3反復
• 総時間：2 - 4分（複数の呼び出しに分散）

批判にHaikuを使用すると、反復時間が約50％短縮されます。

AIフレンドリーな機能

このツールには、AIアシスタントが使用するための特別な機能が含まれています。

• 自動セッション追跡：current_session_id が自動的に維持されます。
• スマートなエラーメッセージ：エラーには、実行可能な診断情報が含まれる _ai_ 接頭辞付きのフィールドが含まれています。
• パフォーマンスヒント：応答には最適化のヒントと予測が含まれています。
• 進捗予測：収束追跡には残りの反復回数の推定値が含まれています。

AIに役立つエラー応答の例：

{
  "success": false,
  "error": "No session_id provided and no current session",
  "_ai_context": {
    "current_session_id": null,
    "active_session_count": 2,
    "recent_sessions": [...]
  },
  "_ai_suggestion": "Use start_refinement to create a new session",
  "_human_action": "Start a new refinement session first"
}

アーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│   Claude    │────▶│  MCP Server  │────▶│   Bedrock   │
│  Desktop    │◀────│              │◀────│   Claude    │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
                           │
                           ▼
                    ┌──────────────┐
                    │   Session    │
                    │   Manager    │
                    └──────────────┘

開発

• テストを実行する

uv run pytest tests/

• ローカルでのテスト

uv run python test_incremental.py

🔧 技術詳細

このプロジェクトは、Hank Besserのrecursive-companionにインスパイアされています。元の実装では、概念的な Draft → Critique → Revise → Converge パターンが提供されていました。このMCPバージョンでは、以下の機能が追加されています。

• タイムアウトを回避するためのセッションベースの段階的処理
• ClaudeとTitan埋め込みのためのAWS Bedrock統合
• ドメインの自動検出と特殊なプロンプト
• 数学的収束測定
• 批判と生成に異なるモデルを使用するサポート

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

謝辞

• オリジナルの概念：Hank Besserのrecursive-companion
• Model Context Protocolのために構築
• LLMアクセスにAWS Bedrockを使用
• AI推論における反復的改良パターンにインスパイアされています