MCP Servers

A collection of Model Context Protocol servers, templates, tools and more.

Boundary MCP - 决策思考引擎,暴露现实结构而非给出建议

Created 1/14/2026
Updated about 15 hours ago
Repository documentation and setup instructions

Boundary MCP

不告诉你该怎么做,只帮你看清你在赌什么。


为什么需要这个工具?

你是否遇到过这样的时刻:

  • 凌晨三点睡不着,反复问自己「要不要辞职」「要不要出国」「要不要 all in」
  • 打开搜索引擎,看了 100 篇「过来人」的建议,却越看越焦虑
  • 问了 AI 一个人生问题,得到一堆「要综合考虑」的正确废话
  • 最后发现:你不是缺答案,你是看不清问题本身

传统的建议型工具会告诉你「应该这样做」,但它们忽略了一个事实:

你的人生没有标准答案,只有属于你的约束和边界。


这是什么?

Boundary MCP 是一个决策结构分析引擎,基于 Model Context Protocol

它不会:

  • ❌ 告诉你「该不该做」
  • ❌ 预测你会成功还是失败
  • ❌ 给你情绪安慰或成功学鸡汤
  • ❌ 迎合你已有的立场

它只会:

  • ✅ 把你焦虑模糊的问题,翻译成可分析的结构
  • ✅ 告诉你:你有哪些目标、变量、约束、不确定性
  • ✅ 展示多条策略路径,而不是「唯一正确答案」
  • ✅ 提醒你可能存在的认知盲点

最终选择,永远是你自己的。


核心功能

1. 问题去情绪化

把「我好焦虑,再不润就来不及了」变成:

在给定个人背景、目标和约束条件下,地理迁移相比现状的长期价值与成本结构是什么?

2. 变量与约束识别

目标:
  - 长期收入稳定性
  - 职业发展空间
  - 身份与安全边际

关键变量:
  - 年龄
  - 技能可迁移性
  - 资金储备

硬约束:
  - 签证/政策限制
  - 时间窗口
  - 家庭责任

不确定性:
  - 政策变化
  - 经济周期波动

3. 策略空间生成

不给你「最优解」,给你完整的选择空间:

| 策略 | 类型 | 核心思路 | |------|------|----------| | 策略 A | 激进型 | 立即行动,主动出击 | | 策略 B | 保守型 | 观望等待,收集信息 | | 策略 C | 对冲型 | 双轨并行,分散风险 | | 策略 D | 止损型 | 放弃该路径,转向其他 |

4. 风险分布分析

不说「会成功」或「会失败」,只给概率区间:

策略 A 的结果分布:
20% ████         目标达成,收益符合或超出预期
35% ███████      部分达成,结果低于预期但有所收获
30% ██████       遇到较大阻力,需要调整计划
15% ███          执行失败,需要承受损失并重新规划

5. 认知偏差提示

主动指出你可能的思维盲点:

⚠️ 幸存者偏差:可能将个别成功案例误认为普遍路径

建议:主动寻找失败案例,关注基础率而非个案。


快速开始

方式一:npx 直接使用(推荐)

无需安装,直接在 MCP 客户端配置中使用:

npx @eternalheart/mcp-boundary

方式二:全局安装

npm install -g @eternalheart/mcp-boundary

方式三:从源码构建

git clone https://github.com/wh131462/mcp-boundary.git
cd mcp-boundary
npm install
npm run build

配置 MCP 客户端

Claude Code(推荐)

运行以下命令添加 MCP 服务器:

claude mcp add boundary -- npx @eternalheart/mcp-boundary

或手动编辑配置文件 ~/.claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "boundary": {
      "command": "npx",
      "args": ["@eternalheart/mcp-boundary"]
    }
  }
}

Claude Desktop

编辑配置文件:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "boundary": {
      "command": "npx",
      "args": ["@eternalheart/mcp-boundary"]
    }
  }
}

其他 MCP 客户端

任何支持 MCP 协议的客户端都可以使用,配置方式类似。


使用示例

在配置好的 MCP 客户端中,直接描述你的决策困境:

请帮我分析:我今年 30 岁,做了 5 年后端开发,最近很焦虑,
看到身边朋友都在准备出国,我是不是也该考虑润了?
但是我英语一般,存款也不多,父母年纪大了...

AI 会调用 analyze_decision 工具,返回完整的决策结构分析报告。


工具列表

| 工具名 | 描述 | |--------|------| | analyze_decision | 完整的决策结构分析,返回格式化报告 | | get_analysis_json | 返回结构化 JSON,适合程序化处理 |


设计原则

这四条原则贯穿整个工具的设计,不可违背:

| 原则 | 实现 | |------|------| | 不做决定 | 只暴露结构,展示多条路径 | | 不给答案 | 只给边界,明确约束和变量 | | 不预测未来 | 只给分布,用概率区间代替确定性 | | 不迎合情绪 | 只校正幻觉,主动提示认知偏差 |


适用场景

  • 🎯 职业转型:要不要换行业 / 换城市 / 换赛道
  • 🌍 地理选择:要不要出国 / 回国 / 去哪个城市
  • 💰 重大投资:要不要创业 / 买房 / 大额投入
  • 🤝 人生关系:要不要结婚 / 离婚 / 重大承诺
  • 📚 教育投资:要不要考研 / 读博 / 技能培训

不适用场景

  • ❌ 寻找「正确答案」或「最优解」
  • ❌ 需要情绪支持和安慰
  • ❌ 简单的是非判断题
  • ❌ 需要预测具体结果

示例输出

点击展开完整分析示例
# 决策结构分析报告

## 1. 问题重述

**原始问题:**
> 我真的很焦虑,感觉再不润就来不及了,国内卷得要死,看别人都出去了,我是不是也该赶紧跑?

**重述后的核心问题:**
> 在给定个人背景、目标和约束条件下,地理迁移相比现状的长期价值与成本结构是什么?

**识别出的情绪化元素:**
- 焦虑情绪:'真的很焦虑'
- 紧迫感假设:'再不...就来不及'
- 群体压力:'看别人都出去了'
- 竞争焦虑:'卷得要死'

## 2. 变量与约束

### 目标
- 长期收入稳定性
- 职业发展空间
- 身份与安全边际

### 关键变量
- 年龄
- 技能可迁移性
- 资金储备
- 语言能力

### 硬约束
- 签证/政策限制
- 资金约束
- 时间窗口

### 不确定性来源
- 政策变化
- 经济周期波动
- 行业发展趋势

## 3. 策略空间

### 策略 A:立即行动(激进型)
**前提条件:** 对目标有清晰认知,具备基本资源,能承受最坏后果
**执行成本:** 时间全力投入;资金需前期投入;放弃其他路径
**最坏情况:** 全力投入后失败,损失时间和资金,难以回到原点

### 策略 B:观望等待(保守型)
**前提条件:** 当前状态可持续,等待期有信息渠道,延迟不会丧失机会
**执行成本:** 等待期时间消耗;可能错过窗口期;持续焦虑
**最坏情况:** 窗口关闭,最佳时机永久错过

### 策略 C:双轨并行(对冲型)
**前提条件:** 有精力维护多条路径,路径间无严重冲突
**执行成本:** 精力分散;可能双重投入;效率损失
**最坏情况:** 两边都未取得进展,资源分散导致竞争力不足

### 策略 D:转向放弃(止损型)
**前提条件:** 存在可行替代方向,沉没成本可接受
**执行成本:** 沉没成本;心理接受成本;重建成本
**最坏情况:** 放弃后原方向意外变好,产生强烈后悔

## 4. 风险与回报分布

### 策略 A:立即行动
20% ████         目标达成,收益符合或超出预期
35% ███████      部分达成,结果低于预期但有所收获
30% ██████       遇到较大阻力,需要调整计划
15% ███          执行失败,需要承受损失并重新规划

## 5. 认知偏差提示

### ⚠️ 群体压力
**表现:** 从表述中检测到:群体压力:'看别人都出去了'
**建议:** 明确自己的独特条件和目标,不同人适合不同路径。

### ⚠️ 短期聚焦偏差
**表现:** 从表述中检测到:紧迫感假设:'再不...就来不及'
**建议:** 拉长时间维度思考,区分'真紧迫'和'假紧迫'。

---

*本分析旨在暴露决策结构,而非给出答案。最终选择取决于你对自身目标和约束的权衡。*

技术栈

  • Runtime: Node.js
  • Language: TypeScript
  • Protocol: Model Context Protocol (MCP)
  • Schema: Zod

开发

# 开发模式(热重载)
npm run dev

# 构建
npm run build

# 使用 MCP Inspector 调试
npm run inspect

项目结构

src/
├── index.ts              # MCP 服务器入口
├── types/                # 类型定义
├── analyzers/            # 核心分析模块
│   ├── reframe.ts        # 问题重述
│   ├── variables.ts      # 变量识别
│   ├── strategies.ts     # 策略生成
│   ├── risk.ts           # 风险分析
│   └── bias.ts           # 偏差检测
├── prompts/              # 提示词模板
└── tools/                # MCP 工具定义

哲学

"人生不是一道有标准答案的选择题,而是一场在不确定性中做决策的游戏。

你能做的不是找到'正确答案',而是看清自己在赌什么,然后为自己的选择负责。"

这个工具的存在,是为了帮你在做决定之前,先把牌桌上的筹码数清楚。


License

MIT


致谢

感谢每一个在深夜辗转反侧、认真思考人生的你。

决策的勇气不在于找到正确答案,而在于看清边界后依然敢于选择。

Quick Setup
Installation guide for this server

Install Package (if required)

npx @modelcontextprotocol/server-mcp-boundary

Cursor configuration (mcp.json)

{ "mcpServers": { "wh131462-mcp-boundary": { "command": "npx", "args": [ "wh131462-mcp-boundary" ] } } }