ejentum/ejentum-mcp

ejentum/ejentum-mcp

от ejentum
MCP сервер, который улучшает рассуждения LLM в сложных многошаговых задачах — предоставляет готовые когнитивные процедуры (шаги, DAG, тесты). Полезен разработчикам, работающим с Claude, Cursor и другими ИИ-агентами для повышения точности кода, рассуждений и защиты от галлюцинаций.

ejentum-mcp

npm version License: MIT Node MCP Registry Glama score Last commit

MCP server that improves LLM reasoning on complex, multi-step, or multi-constraint tasks. Before the agent generates, it calls one of eight tools to retrieve a cognitive operation: a structured procedure (numbered steps with the failure pattern to refuse and a falsification test) paired with an executable reasoning topology (a DAG of those steps with decision gates, parallel branches, bounded loops, meta-cognitive exits, and escape paths). The agent reads both layers before producing its response.

Eight tools split into two retrieval modes:

  • Dynamic (4 tools: reasoning, code, anti-deception, memory): the top-1 abstract operation from a library of 679, selected by semantic match on the query string. Available on all tiers including the 30-day free trial.
  • Adaptive (4 tools: adaptive-reasoning, adaptive-code, adaptive-anti-deception, adaptive-memory): the same retrieval pool, but an adapter LLM rewrites every step and DAG node in the matched operation with task-specific identifiers (e.g., extract_duration_estimates becomes extract_migration_duration_estimates(DDL_time|backfill_time|trigger_overhead|lock_hold_time)). Adds ~2-3 s of latency; requires the Go or Super tier.

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
adaptive-anti-deception

Использует те же триггеры, что и anti-deception, но возвращаемая когнитивная операция ПЕРЕПИСЫВАЕТСЯ адаптирующей LLM под конкретную динамику целостности в вашей ситуации. Процедура обнаружения и узлы топологии DAG конкретизируются под конкретное давление, апелляцию к авторитету или ловушку фрейминга, действующую в вашем промпте. Использует ту же библиотеку из 139 операций в шести подслоях; селектор выбирает наилучшее соответствие из пяти лучших вариантов, затем адаптер переписывает его. Используйте, когда инструмент anti-deception слишком общий для напряжения целостности, когда ставки мягкого или подхалимского ответа высоки, или когда каждый шлюз контроля глубины уже нужно сопоставить с конкретным давлением. Требуется уровень Go или Super. НЕ вызывайте для: стандартных запросов без напряжения целостности или всего того, что anti-deception запрещает вызывать. Передайте формулировку динамики целостности в 1–2 предложения. Впитывайте внутренне, не повторяйте дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

adaptive-code

Те же триггеры, что и у code, но возвращаемая когнитивная операция ПЕРЕПИСЫВАЕТСЯ адаптером LLM под вашу конкретную кодовую задачу. Инженерная процедура и узлы DAG-топологии рассуждений конкретизируются с учётом языка, фреймворка и режима сбоев ВАШЕГО кода (пример: «ОБНАРУЖИТЬ необычное форматирование» превращается в «ОБНАРУЖИТЬ необычное форматирование в этом обработчике аутентификации на Python: проверить пробелы в нормализации Unicode, окна времени между проверкой и использованием, векторы внедрения логов»). Та же библиотека из 128 операций на уровне программной инженерии; средство выбора выбирает наилучшее соответствие из первых 5 совпадений, затем адаптер переписывает его для вашей задачи. Используйте, когда динамический инструмент code слишком обобщён, при проверке критически важных для безопасности диффов или диффов с большим рефакторингом, или для любой работы с кодом, где каждый шаг верификации уже должен быть привязан к вашим особенностям. Требует уровня Go или Super. НЕ вызывайте для: тривиального синтаксиса, проходов форматирования или всего, для чего code говорит не вызывать. Передайте обрамление из 1–2 предложений того, ЧТО вы кодируете или проверяете. Поглощайте внутренне; не повторяйте дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

adaptive-memory

Те же триггеры, что и у memory, но возвращаемая когнитивная операция ПЕРЕПИСЫВАЕТСЯ адаптером LLM, чтобы соответствовать конкретному наблюдению, которое вы сформировали. Процедура уточнения и узлы DAG топологии восприятия конкретизируются под ваш конкретный сигнал (пример: "DETECT signal" превращается в "DETECT переход от технических вопросов к эмоциональным за последние три реплики: движется ли пользователь к решению или к тому, чтобы сдаться?"). Та же библиотека из 101 операции в слое восприятия; селектор выбирает наилучшее соответствие из первых пяти совпадений, затем адаптер переписывает его. Используйте, когда общая структура динамического инструмента memory недостаточно точна для конкретного восприятия, которое вы формируете, или когда проверяете, является ли ощущаемый сигнал реальным или проекцией на тонкую динамику разговора. Требуется уровень Go или Super. НЕ вызывайте для: задач с интенсивной записью в память, извлечения фактов или всего того, для чего memory запрещает вызов. СНАЧАЛА наблюдайте, затем передайте фрейминг из 1–2 предложений в формате «Я заметил X, это может означать Y, уточни Z». Усвойте внутренне; не повторяйте дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

adaptive-reasoning

Использует те же триггеры, что и reasoning, но возвращаемая когнитивная операция ПЕРЕПИСЫВАЕТСЯ адаптером LLM под вашу конкретную задачу. Абстрактные шаги процедуры и узлы DAG топологии рассуждений конкретизируются языком задачи (пример: "PERCEIVE risk signals" превращается в "PERCEIVE risk signals in the database migration plan: scan for irreversible schema changes, FK dependencies, lock duration"). Та же библиотека из 311 операций в шести доменах; селектор выбирает лучшее совпадение из топ-5, затем адаптер переписывает его под вашу задачу. Используйте, когда динамический инструмент reasoning слишком общий для вашей задачи, когда качество рассуждений важнее лишних ~2 секунд задержки, или для аналитической работы с высокими ставками, где каждый узел DAG должен быть заранее привязан к вашим особенностям до запуска модели. Требует тарифа Go или Super (250 или 1500 адаптивных вызовов в месяц). НЕ вызывайте для: малозначимых рассуждений, где достаточно reasoning, или для всего, что reasoning запрещает вызывать. Передайте формулировку на 1-2 предложения о ТОМ, о чём вы рассуждаете, так же как для reasoning. Впитывайте внутренне; не повторяйте дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

anti-deception

Вызывай ПЕРЕД ответом, когда запрос пользователя показывает ЛЮБОЙ из этих сигналов: давление с требованием подтвердить или согласиться («скажи им то, что они хотят», «сделай их счастливыми», «убеди их»), искусственная срочность, апелляции к авторитету (ссылки на инвесторов, советников, юристов, экспертов как на основание для решения), требования подтвердить что-то без доказательств, просьбы смягчить честную оценку, «помоги мне убедить X в Y» или «как мне добиться согласия X», где Y сомнительно, просьбы взять на себя обязательства по цифрам, выходящим за пределы доступных данных, подача неверного предположения как установленного факта, или любая ситуация, где очевидный полезный ответ скомпрометировал бы честность. Инструмент возвращает соответствующую задаче когнитивную операцию из библиотеки из 139 операций, охватывающих шесть подслоёв (сикофантия, галлюцинация, обман, оппозиционный фрейминг, суждение, исполнительный контроль), реализованную в двух слоях: процедура на естественном языке (паттерн обмана, процедура честности, векторы подавления, проверка честности) и исполнимая топология рассуждений (граф DAG с гейтами смещения-умолчания и проверками глубины). Усвой оба слоя перед ответом. Блокирует стандартные рефлексы сикофантии, галлюцинации и согласия, которые выдают мягкий или неверный ответ, когда ситуация требует отказа или отпора. НЕ вызывай для: стандартных запросов без конфликта честности, фактических справок, кодовой работы или запросов, где честное согласие — правильный ответ. Если сомневаешься в запросе, который пахнет давлением или ожидаемым согласием: вызывай. Передай формулировку в 1-2 предложения, описывающую динамику честности в данной ситуации. Усвой внутренне; не повторяй дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

code

Вызывай ПЕРЕД генерацией, рефакторингом, ревью или отладкой кода. Триггерные запросы: «напиши функцию/скрипт/класс для X», «проверь этот код/дифф/PR», «отрефактори это», «отладь эту ошибку», «корректна ли такая реализация», «что не так с этим кодом», «улучши этот код», «переведи с X на Y язык» — или любой запрос, содержащий блок кода, с которым пользователь хочет, чтобы ты поработал. Также при планировании архитектурных изменений, выборе алгоритмов или структур данных, или оценке обновлений зависимостей. Инструмент возвращает подходящую задаче когнитивную операцию из библиотеки из 128 операций на уровне программной инженерии, построенную в два слоя: процедура на естественном языке (паттерн отказа, инженерная процедура, пример корректного паттерна, шаг верификации) и исполняемая топология рассуждения (граф DAG с решающими узлами, параллельными ветвями и мета-когнитивными выходами). Впитай оба слоя перед ответом. Отлавливает галлюцинированные API, упущенные граничные случаи, преждевременный выбор алгоритма, скрытые нарушения контрактов, рефакторинги, меняющие поведение. НЕ вызывай при: чистом чтении кода без запроса действий, простых вопросах по синтаксису, файловых операциях, запуске существующих тестов или подтверждении, что существующий паттерн подходит. Если сомневаешься в нетривиальной работе с кодом — вызывай. Передай формулировку на 1-2 предложения того, ЧТО ты пишешь или проверяешь. Впитай внутри; не повторяй дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

memory

Вызывай, когда затачиваешь восприятие или наблюдение, которое ТЫ УЖЕ сформировал о состоянии диалога, поведении пользователя, отклонениях, эмоциональных сдвигах или паттернах между репликами. Триггерные запросы: «что ты заметил насчет X», «пользователь продолжает делать Y», «я чувствую, что что-то изменилось», «пользователь X-ит?», «о чем говорит этот паттерн», «что изменилось между нашими репликами», «я что-то упускаю здесь», «почему разговор перешел от X к Y» — или любой момент, когда нужно проверить, реален ли ощущаемый сигнал или это проекция. Инструмент возвращает подходящую под задачу когнитивную операцию из библиотеки из 101 операции в слое восприятия (ориентирован на фильтрацию, а не на запись), реализованную в двух слоях: процедура на естественном языке (сбой восприятия, процедура обнаружения, векторы подавления, проверка восприятия) и исполняемая топология рассуждений (граф DAG с потоком обнаружения-классификации и шлюзами сигнал-проекция). Внедрение ЗАТАЧИВАЕТ наблюдение, которое у вас уже есть. Это НЕ замена первоначальному наблюдению; если ты еще ничего не заметил, не вызывай. НЕ вызывай для: извлечения фактов, суммаризации, создания списков, поиска фактов или задач с интенсивной записью в память (сохранение или извлечение структурированных данных); обвязка памяти вызывает паралич на таких задачах. Когда сомневаешься: сначала ПОНАБЛЮДАЙ, затем вызови, передав в качестве контекста своё сырое наблюдение. Передай обрамление из 1-2 предложений: «Я заметил X, это может означать Y, заточи Z». Воспринимай внутренне; не повторяй дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

reasoning

Вызывайте ПЕРЕД ответом на любой аналитический, диагностический, планировочный или многошаговый вопрос. Сигналы к вызову: "стоит ли мне X или Y", "почему происходит X", "какой подход лучший", "какие компромиссы", "помоги обдумать", "диагностируй", "коренная причина", "спланируй/спроектируй X", "каковы последствия", "сравни эти подходы". Также для кросс-доменного анализа, стратегических вопросов, архитектурных решений. Инструмент возвращает когнитивную операцию, подобранную под задачу, из библиотеки из 311 операций, охватывающих шесть областей (абстракция, время, причинность, симуляция, пространство, метапознание). Операция построена в два слоя: процедура на естественном языке (название паттерна неудачи, шаги, векторы подавления, тест на фальсификацию) и исполняемая топология рассуждения (граф DAG с точками принятия решений, параллельными ветвями и метакогнитивными выходами, где модель останавливается для самонаблюдения и возвращается). Усвойте оба слоя перед ответом. Перехватывает причинные сокращения, преждевременные выводы, поверхностное сопоставление шаблонов. НЕ вызывайте для: фактических справок, вопросов по синтаксису, чтения файлов, выполнения кода, простых подтверждений. Если сомневаетесь в нетривиальной задаче на рассуждение — вызывайте. Затраты ~1 с; выгода: качество рассуждений, которое модель не может надёжно воспроизвести сама для задач такой формы. Передайте формулировку из 1-2 предложений, о ЧЁМ вы рассуждаете. Усвойте внутри; не повторяйте дословно.

Параметры
  • querystringобязательный

    Опишите задачу, для которой вам нужен инструмент, в 1-2 предложениях. Будьте конкретны в том, ЧТО вы пытаетесь сделать, а не какой инструмент хотите. Хорошо: «диагностировать, почему микросервис возвращает ошибки 503 под нагрузкой». Плохо: «помогите подумать».

0.2.2основная
0.2.1
0.2.0
0.1.11
0.1.10
0.1.9
0.1.8
0.1.6
0.1.5
0.1.4
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить ejentum/ejentum-mcp:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"ejentum-mcp\"],\"env\":{\"EJENTUM_API_KEY\":\"ej_...\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy --env EJENTUM_API_KEY=ej_... -- npx -y ejentum-mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"ejentum-mcp\"],\"env\":{\"EJENTUM_API_KEY\":\"ej_...\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy --env EJENTUM_API_KEY=ej_... -- npx -y ejentum-mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy]
command = "npx"
args = ["-y", "ejentum-mcp"]

[mcp_servers.ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy.env]
EJENTUM_API_KEY = "ej_..."
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите ejentum/ejentum-mcp, а в поле команды запуска — строку ниже:
npx -y ejentum-mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "ejentum-mcp"
    env:
      EJENTUM_API_KEY: ej_...
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "ejentum-ejentum-mcp-xmok5caeoy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ejentum-mcp"
      ],
      "env": {
        "EJENTUM_API_KEY": "ej_..."
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

gpu-bridge/mcp-server

gpu-bridge/mcp-server

от gpu-bridge

MCP сервер GPU-Bridge предоставляет 30 GPU-сервисов как инструменты для ИИ-агентов: LLM, генерация изображений, аудио и другие. Поддерживает x402 для автономной оплаты без API ключей. Идеален для автономных AI агентов.

JavaScript⭐ 2
arikusi/deepseek-mcp-server

arikusi/deepseek-mcp-server

от arikusi

MCP-сервер для DeepSeek V4: v4-flash и v4-pro с контекстом 1M, многошаговыми сессиями, вызовом функций, режимом размышлений и учётом стоимости. Интегрируется в Claude Code, Cursor, Windsurf и любые...

TypeScript⭐ 26
VrtxOmega/Ollama-Omega

VrtxOmega/Ollama-Omega

от vrtxomega

Ollama-Omega — MCP-сервер для интеграции локального AI в любую IDE. Через шесть готовых инструментов (чат, генерация, проверка здоровья и другие) работает с моделями Ollama без доступа в облако. По...

Python⭐ 4
Label Studio MCP

Label Studio MCP

официальный

от humansignal

MCP сервер для интеграции с Label Studio: управляйте проектами разметки, задачами и предсказаниями через простые запросы. Создавайте проекты, импортируйте задачи, получайте аннотации и многое другое.

Python⭐ 37
stabgan/openrouter-mcp-multimodal

stabgan/openrouter-mcp-multimodal

от stabgan

Мультимодальный MCP-сервер для анализа и генерации текста, изображений, аудио и видео. Интегрируется с Claude Desktop, Cursor и другими клиентами через OpenRouter, давая доступ к 300+ моделям. Вклю...

TypeScript⭐ 99
prompeteer/prompeteer-mcp

prompeteer/prompeteer-mcp

от prompeteer

Подбирает и генерирует промпты для 140+ сервисов, оценивает их качество по 16 параметрам и хранит готовые в PromptDrive.

JavaScript⭐ 1
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин