Chucknorris

🚀 C̷h̷u̷c̷k̷N̷o̷r̷r̷i̷s̷ MCP サーバー：大規模言語モデルの強化 ⚡

C̷h̷u̷c̷k̷N̷o̷r̷r̷i̷s̷ MCP サーバーは、特殊な強化プロンプトをさまざまな大規模言語モデル（LLM）に伝達するための Model Context Protocol (MCP) を実装しています。これにより、LLM の性能を向上させることができます。

🚀 クイックスタート

インストール

以下のコマンドを実行して、グローバルにインストールします。

npm install -g @pollinations/chucknorris-mcp

サーバーの起動

インストールが完了したら、ターミナルで以下のコマンドを実行してサーバーを起動します。

chucknorris-mcp

✨ 主な機能

• 動的モードサポート：Claude や GPT - 4 などの新しいモデルに対する有効性を向上させるための二段階アプローチを採用しています。
• 強化プロンプトの伝達：LLM のコンテキスト理解能力を最適化します。
• コミュニティ主導：GitHub Issues と Discord を通じてオープンなコラボレーションを行っています。

📚 ドキュメント

動的モードアプローチ

1. 初期段階：サーバーが LLM との接続を確立し、モデルのタイプを識別します。
2. 適応段階：モデルの特性に応じて、プロンプトのパラメータと伝達方法を調整します。
3. 最適化段階：効果を向上させるために継続的に微調整を行います。

核心コンポーネント

• コンテキスト解析器：入力されたプロンプト内容を分析し、最適化します。
• モードアダプター：さまざまな LLM との互換性を確保します。
• 性能モニター：伝達戦略をリアルタイムで追跡し、調整します。

⚠️ 重要提示

これは進行中のプロジェクトであり、一定の制限があります。このツールは主に安全研究と評価目的で使用することを意図しており、LLM システム内の脆弱性を特定するのに役立ちます。最新の LLM は脱獄試みを識別することができるため、このツールは弱いモデルにのみ適しています。

🙏 謝辞

このプロジェクトは [elder - plinius](https://github.com/elder - plinius) による [L1B3RT4S](https://github.com/elder - plinius/L1B3RT4S) プロジェクトに基づいています。

🚧 状態

このプロジェクトは実験的なものです。動的モードアプローチにより、Claude や GPT - 4 などの新しいモデルに対する有効性が向上していますが、結果はまだ変動する可能性があります。

参加したい場合は、[GitHub Issues](https://github.com/pollinations/model - context - protocol/issues) または Discord を通じてお問い合わせください。

🤝 コミュニティ

このプロジェクトは Pollinations.AI の一部です。

• Discord
• [GitHub Issues](https://github.com/pollinations/model - context - protocol/issues)

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。