Lotus Wisdom

Uma implementação de servidor MCP que fornece uma ferramenta para resolução de problemas utilizando a estrutura de sabedoria do Sutra de Lótus, combinando pensamento analítico com sabedoria intuitiva.

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Uma implementação de servidor MCP que fornece uma ferramenta para resolução de problemas usando a estrutura de sabedoria do Sutra de Lótus, combinando pensamento analítico com sabedoria intuitiva.

Disponível em: https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

Recursos

  • Abordagem multifacetada para resolução de problemas inspirada no Sutra de Lótus
  • Processo de pensamento passo a passo com diferentes técnicas de raciocínio
  • Pausas de meditação para permitir que insights surjam naturalmente
  • Visualização interativa via MCP ext-apps (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT) — adapta-se ao tema claro/escuro do host e é acessível por teclado
  • MCP Prompts (contemplate, deep-inquiry) para sessões contemplativas guiadas em uma única etapa
  • Saída estruturada da ferramenta (structuredContent + outputSchema) junto com a resposta em texto
  • Rastreia tanto a jornada de tags quanto os movimentos entre domínios de sabedoria
  • Disponível como pacote stdio local (npx) ou como Connector remoto hospedado
  • Integração final dos insights em uma resposta clara

Contexto

Este servidor MCP foi desenvolvido a partir do prompt do Lotus OS, que foi projetado para implementar uma estrutura cognitiva baseada no Sutra de Lótus. O formato de servidor MCP torna essa estrutura mais acessível e mais fácil de usar com o Claude e outros assistentes de IA.

O servidor MCP expõe a estrutura por meio de ferramentas e prompts. O quão bem um modelo segue essa estrutura depende do modelo e do host.

Detalhes de Implementação

O servidor implementa um processo de pensamento estruturado usando domínios de sabedoria inspirados no Sutra de Lótus:

Domínios de Sabedoria e Tags

O servidor organiza os pensamentos usando domínios de sabedoria (todos os valores válidos para o parâmetro de entrada tag):

  • Entrada (🚪): begin

    • Comece sua jornada aqui - recebe a estrutura completa antes do início da contemplação

  • Meios Hábeis (🔆): upaya, expedient, direct, gradual, sudden

    • Diferentes abordagens para a verdade - às vezes apontamento direto, às vezes revelação gradual

  • Reconhecimento Não-Dual (☯️): recognize, transform, integrate, transcend, embody

    • Aspectos do despertar para o que já está presente - o reconhecimento É transformação

  • Meta-Cognitivo (🧠): examine, reflect, verify, refine, complete

    • A mente observando seu próprio entendimento se desdobrar

  • Fluxo do Processo (🌊): open, engage, express

    • Um arco natural que pode conter qualquer uma das abordagens acima

  • Meditação (🧘): meditate

    • Pausar para deixar os insights emergirem do silêncio

Visualização do Pensamento

Em clientes que suportam MCP ext-apps, cada etapa é renderizada inline como um "Living Trace" interativo (veja Visualização Interativa abaixo). Para cada cliente, cada etapa também retorna:

  • Rastreamento da jornada mostrando tanto o caminho das tags quanto os movimentos entre domínios de sabedoria
  • Rótulos específicos do domínio e o texto de contemplação atual
  • Saída estruturada (structuredContent + outputSchema) para consumidores programáticos

Nota: O servidor stdio local pode emitir linhas de rastreamento por etapa para seu console (stderr) quando executado com LOTUS_DEBUG=true, ajudando desenvolvedores a acompanhar o processo de pensamento.

Fluxo do Processo

  1. O usuário submete um problema para resolver
  2. O modelo começa com tag='begin' para receber a estrutura completa
  3. O modelo continua com tags de contemplação (open, examine, integrate, etc.)
  4. Cada pensamento se baseia nos anteriores e pode revisar o entendimento
  5. A ferramenta rastreia tanto a jornada de tags quanto os movimentos entre domínios de sabedoria
  6. Pausas de meditação podem ser incluídas para clareza
  7. Quando o status='WISDOM_READY' é retornado, o trabalho da ferramenta está completo
  8. O modelo então expressa a sabedoria final naturalmente em sua própria voz

Ferramentas Disponíveis

lotuswisdom

Uma ferramenta para resolução de problemas usando a estrutura de sabedoria do Sutra de Lótus, com várias abordagens para o entendimento.

Comece sua jornada com tag='begin' - isso retorna a estrutura completa (filosofia, domínios, orientação) para fundamentar sua contemplação. Depois continue com as outras tags.

Entradas:

  • tag (string, obrigatório): A técnica de processamento atual (deve ser uma das tags listadas acima)
  • content (string não vazia, obrigatório): O conteúdo da etapa de processamento atual, incluindo begin
  • stepNumber (inteiro, opcional, padrão 1): Número atual na sequência
  • totalSteps (inteiro, opcional, padrão 5): Total estimado de etapas necessárias
  • nextStepNeeded (booleano, opcional, padrão true): Se outra etapa é necessária
  • isMeditation (booleano, opcional): Se esta etapa é uma pausa meditativa
  • meditationDuration (inteiro, opcional): Duração da meditação em segundos (1-10)
  • previousJourney (string, opcional): A string journey de uma resposta anterior, ex.: "begin → open → examine". Permite que a IA carregue a continuidade da jornada em clientes sem estado (como o Worker remoto), onde o servidor não mantém estado de sessão.

Retorna: um bloco de texto JSON e structuredContent validado contra o outputSchema da ferramenta. Para begin, a estrutura completa está no bloco de texto; a saída estruturada contém seus campos de status, boas-vindas e contemplação. Outras variantes de resultado mantêm seus campos em ambas as representações.

Os status de resposta incluem:

  • Status de processamento com informações da etapa atual, domínio de sabedoria e rastreamento da jornada
  • Status FRAMEWORK_RECEIVED em uma etapa de begin
  • Status MEDITATION_COMPLETE para etapas de meditação
  • Status WISDOM_READY quando o processo contemplativo está completo

A ferramenta declara readOnlyHint, idempotentHint, destructiveHint: false e openWorldHint: false. Estes são indicativos para o host, não uma garantia de zero efeitos colaterais: chamadas stdio locais atualizam a jornada em memória, e o worker hospedado registra análises de uso. As ferramentas não modificam arquivos do usuário ou dados comerciais externos.

lotuswisdom_summary

Obtenha um resumo da jornada contemplativa atual.

Entradas:

  • previousJourney (string, opcional): A string journey de uma resposta anterior, usada para reconstruir o resumo em clientes sem estado.

Retorna:

  • Comprimento da jornada
  • Jornada de domínios mostrando o movimento entre domínios de sabedoria
  • Resumo de todas as etapas com suas tags, domínios e conteúdo breve

MCP Prompts

O servidor registra dois prompts que estruturam uma sessão contemplativa guiada (exibidos como comandos de barra ou seletores de prompt em clientes que suportam MCP Prompts):

  • contemplate — argumento question: abre uma contemplação de pergunta única, instruindo o modelo a começar com tag='begin', iterar e falar a sabedoria apenas quando status='WISDOM_READY'.
  • deep-inquiry — argumento topic: inicia uma investigação mais longa que se move deliberadamente pelos domínios de sabedoria (processo → meta-cognitivo → não-dual → meditação).

Uso

A ferramenta Lotus Wisdom é projetada para:

  • Decompor problemas complexos que exigem entendimento multifacetado
  • Perguntas que se beneficiam de abordagens diretas e graduais
  • Problemas onde contradições aparentes precisam de integração
  • Situações que exigem entendimento analítico e intuitivo
  • Tarefas que se beneficiam de pausas meditativas para permitir insight
  • Perguntas que contêm sua própria sabedoria inerente

Exemplo de Uso

Veja como uma conversa com o Claude pode fluir ao usar o servidor MCP Lotus Wisdom:

Usuário: "Ajude-me a entender a relação entre liberdade e responsabilidade."

Claude começaria a jornada com tag='begin' para receber a estrutura, depois continuaria:

  1. Primeiro, entre no espaço contemplativo:
{
  "tag": "begin",
  "content": "Entering contemplation on freedom and responsibility.",
  "stepNumber": 1,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}

→ Retorna FRAMEWORK_RECEIVED com a estrutura completa

  1. Depois, estabeleça um pensamento inicial:
{
  "tag": "open",
  "content": "The question explores the relationship between freedom and responsibility, which contain an apparent tension but also deep connection.",
  "stepNumber": 2,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}
  1. Envolva-se com diferentes perspectivas:
{
  "tag": "direct",
  "content": "Freedom and responsibility are two sides of the same coin. True freedom isn't absence of constraints but the capacity to choose our response within constraints.",
  "stepNumber": 3,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}
  1. Talvez faça uma pausa de meditação:
{
  "tag": "meditate",
  "content": "Contemplating how freedom without responsibility becomes chaos, and responsibility without freedom becomes oppression.",
  "stepNumber": 4,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true,
  "isMeditation": true
}
  1. Integre o entendimento:
{
  "tag": "integrate",
  "content": "Freedom and responsibility mutually enable each other. Our freedom to choose gives rise to our responsibility for what we choose, and our willingness to take responsibility expands our freedom.",
  "stepNumber": 5,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": true
}
  1. Expresse o entendimento final:
{
  "tag": "express",
  "content": "The paradox resolves when we see that authentic freedom includes responsibility as its natural expression.",
  "stepNumber": 6,
  "totalSteps": 6,
  "nextStepNeeded": false
}

Quando a ferramenta retorna status: 'WISDOM_READY', o Claude então fala a sabedoria final naturalmente, integrando todos os insights da jornada contemplativa.

Instalação

Instale via Smithery para configuração em um clique, ou siga as instruções manuais abaixo.

Requer Node.js 18+. O servidor roda localmente via npx.

Instalação via CLI (uma linha)

# Claude Code
claude mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

# Codex CLI (OpenAI)
codex mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

# Gemini CLI (Google)
gemini mcp add lotus-wisdom npx -y lotus-wisdom-mcp

Claude Desktop

Adicione ao seu claude_desktop_config.json:

SOCaminho do config
macOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

VS Code

Adicione ao .vscode/mcp.json (workspace) ou abra a Paleta de Comandos > MCP: Open User Configuration (global):

{
  "servers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Nota: O VS Code usa "servers" como chave de nível superior, não "mcpServers". Outros forks do VS Code (Trae, Void, PearAI, etc.) normalmente usam este mesmo formato.

Cursor

Adicione ao ~/.cursor/mcp.json (global) ou .cursor/mcp.json (projeto):

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Windsurf

Adicione ao ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json (Windows: %USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Cline

Abra o ícone de Servidores MCP no painel do Cline > Configurar > Configurações MCP Avançadas, depois adicione:

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Cherry Studio

Em Configurações > Servidores MCP > Adicionar Servidor, defina Tipo como STDIO, Comando como npx, Args como -y lotus-wisdom-mcp. Ou cole no modo JSON/Código:

{
  "lotus-wisdom": {
    "name": "Lotus Wisdom",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"],
    "isActive": true
  }
}

Witsy

Em Configurações > Servidores MCP, adicione um novo servidor com Tipo: stdio, Comando: npx, Args: -y lotus-wisdom-mcp.

Codex CLI (config TOML)

Alternativamente, edite ~/.codex/config.toml diretamente:

[mcp_servers.lotus-wisdom]
command = "npx"
args = ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]

Gemini CLI (config JSON)

Alternativamente, edite ~/.gemini/settings.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"]
    }
  }
}

Windows

No Windows, npx requer um wrapper de shell. Substitua "command": "npx" por:

{
  "command": "cmd",
  "args": ["/c", "npx", "-y", "lotus-wisdom-mcp"]
}

Para ferramentas CLI no Windows:

claude mcp add lotus-wisdom -- cmd /c npx -y lotus-wisdom-mcp
codex mcp add lotus-wisdom -- cmd /c npx -y lotus-wisdom-mcp

ChatGPT

O ChatGPT só suporta servidores MCP remotos via HTTPS. Use Smithery ou conecte-se diretamente à instância hospedada abaixo via Configurações do ChatGPT > Conectores.

Remoto (hospedado)

Uma instância pública está disponível em https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp. Nenhuma chave de API necessária.

Para clientes que suportam Streamable HTTP, conecte-se diretamente à URL. Para clientes somente stdio, use mcp-remote:

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp"]
    }
  }
}

Para hospedar sua própria instância, veja worker/README.md.

Compilando a partir do código-fonte

Use Bun 1.4.2 e Node.js 24 para corresponder ao CI.

bun install --frozen-lockfile
bun run typecheck
bun run test
bun run build
bun run start

A compilação instala as dependências bloqueadas do aplicativo e reconstrói os artefatos rastreados dist/bundle.js e dist/journey.html. Verifique os tipos do aplicativo com cd app && bunx tsc --noEmit; veja validação do worker para o typecheck do worker, compilação de teste e regressão HTTP local.

O Dependabot usa o ecossistema bun para os pacotes raiz, app e worker, para que as atualizações incluam seus arquivos bun.lock. O CI verifica todos os três pacotes em pull requests. Mesclar um PR atualiza apenas o código-fonte: uma tag de versão publica no npm e no MCP Registry, e o Cloudflare Worker requer uma implantação separada.

Se a publicação no npm for bem-sucedida, mas o registro no MCP Registry falhar, repita apenas o registro para a tag existente:

gh workflow run publish-mcp.yml --ref main -f registry_tag=v0.8.1

Isso revalida o código-fonte marcado e aguarda a disponibilidade do npm antes do registro. Não republica no npm nem move a tag de versão.

Ative o modo de depuração:

LOTUS_DEBUG=true bun run start

Visualização Interativa (ext-apps)

Em clientes MCP que suportam ext-apps (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT), a ferramenta renderiza uma visualização interativa "Living Trace" inline no chat:

  • Rastro da jornada: círculos SVG coloridos por domínio de sabedoria aparecem conforme os passos chegam
  • Cores dos domínios: Processo (dourado), Meios Hábeis (âmbar), Não-Dual (verde), Meta-Cognitivo (azul), Meditação (verde-azulado)
  • Respiração de meditação: círculos vazados com animação suave de inspiração/expiração
  • Conclusão: a jornada se resolve em um caminho gradiente mostrando o arco completo do domínio
  • Clique para explorar: fixe qualquer passo para ler seu texto de contemplação
  • Recolher para jornadas longas: mostra os últimos 8 passos com um agrupamento "+N" para os anteriores

Clientes sem suporte a ext-apps não são afetados — eles recebem as mesmas respostas JSON de ferramentas de antes.

Como Funciona

O framework Lotus Wisdom reconhece que a sabedoria muitas vezes emerge não através do pensamento linear, mas através de uma dança entre diferentes modos de compreensão. A ferramenta facilita isso ao:

  1. Rastrear Domínios de Sabedoria: conforme você avança por diferentes tags, a ferramenta rastreia quais domínios de sabedoria você está engajando, ajudando você a ver a forma da sua investigação.

  2. Consciência da Jornada: a ferramenta mantém consciência da sua jornada completa, mostrando tanto a sequência de tags usadas quanto o movimento entre domínios de sabedoria.

  3. Progresso Não-Linear: embora os passos sejam numerados, o processo não é estritamente linear. Você pode revisitar, revisar e ramificar conforme a compreensão se aprofunda.

  4. Pontos de Integração: tags como integrate, transcend e embody ajudam a tecer insights em conjunto, em vez de mantê-los separados.

  5. Expressão Natural: a ferramenta lida com o processo contemplativo, mas a sabedoria final é sempre expressa naturalmente pela IA, não como saída formatada.

Design de Otimização de Tokens

As descrições das ferramentas MCP permanecem constantemente no contexto da IA quando o servidor está conectado. Para minimizar essa sobrecarga enquanto preserva todo o conteúdo de ensino:

  • Contexto constante (~150 tokens): a descrição da ferramenta lotuswisdom é mantida mínima — apenas o suficiente para a IA saber quando e como usá-la
  • Aprendizado sob demanda (~1.200 tokens): o framework completo é entregue ao chamar com tag='begin', incluindo:
    • Filosofia e espíritos dos domínios
    • Explicações de parâmetros (tag, content, stepNumber, etc.)
    • Detalhes do formato de resposta (wisdomDomain, journey, domainJourney)
    • Tratamento de meditação (status MEDITATION_COMPLETE)
    • Orientações sobre quando usar
  • Aprenda primeiro, pratique depois: a tag begin garante que os modelos recebam compreensão completa antes de contemplar

Essa abordagem reduz a sobrecarga de contexto constante em ~85% quando a ferramenta está ociosa. Quando realmente usada, o framework completo é entregue no primeiro passo — nada se perde.

Licença

Este servidor MCP é licenciado sob a Licença MIT. Para mais detalhes, consulte o arquivo LICENSE no repositório do projeto.

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para enviar issues ou pull requests no repositório GitHub.

Versão

Versão atual: 0.8.1

Novidades na 0.8.1

  • Dependências e GitHub Actions atualizados, lockfiles Bun regenerados e adicionadas validações de app e worker ao CI.
  • Dependências transitivas vulneráveis atualizadas em todos os três pacotes e auditorias de dependências adicionadas ao CI. Todas as três auditorias Bun passaram durante a validação de lançamento em 14 de setembro de 2026.
  • Visualização migrada para ext-apps 2 com seu cliente MCP v2 e dependências Zod 4. Os transportes do servidor permanecem no MCP SDK v1; o worker usa o manipulador de compatibilidade explícito do agents SDK e mantém respostas JSON sem estado.

Novidades na 0.8.0

  • Fonte única de verdade: lógica de domínio, metadados de ferramenta/servidor, prompts e o parser do cliente agora vivem em src/shared/ e são importados tanto pela entrada stdio (index.ts) quanto pelo Cloudflare Worker — sem mais divergência local-vs-remoto
  • McpServer de alto nível em todo lugar: o servidor stdio local foi migrado da API de baixo nível Server para McpServer, correspondendo ao Worker
  • Prompts MCP: contemplate e deep-inquiry para sessões contemplativas guiadas
  • Saída estruturada de ferramentas: as ferramentas agora retornam structuredContent validado contra um outputSchema, além de anotações comportamentais (readOnlyHint, idempotentHint, destructiveHint: false, openWorldHint: false) e um campo de servidor instructions
  • UI acessível e consciente de tema: a visualização de jornada ext-apps se adapta ao tema claro/escuro do host e é acessível por teclado
  • Segurança e limpeza: @modelcontextprotocol/sdk atualizado para ^1.27.1, zod adicionado, chalk removido; o servidor legado Express SSE (server.ts), as dependências express e o Dockerfile foram removidos; o repositório migrou para lockfiles bun. Adicionada uma suíte de testes vitest (tests/) e um fluxo de trabalho de versão de fonte única (src/shared/version.ts + bun run sync-version)
  • Ícone do servidor e site: server.json anuncia o Worker remoto (remotes[]), um websiteUrl e o ícone sizes; o Worker anuncia ícones/site no handshake de inicialização e serve o ícone como bytes de mesma origem em /icon.png

Novidades na 0.7.0

  • Worker totalmente sem estado: removido o Durable Object — o Worker remoto agora cria um servidor novo por requisição e depende do parâmetro previousJourney orientado pelo cliente para continuidade da jornada (eliminando o tempo de parede SSE acumulado)

Novidades na 0.6.0

  • Ícone do servidor: adicionado um ícone a server.json e ao Worker para que o MCP Registry e os Conectores do claude.ai exibam o logotipo do lótus
  • UI mais acolhedora e (desde então revertido) estado de sessão experimental com Durable Object

Novidades na 0.5.0

  • Publicação npm + MCP Registry: empacotamento endurecido e publicado no npm e no MCP Registry oficial

Novidades na 0.4.0

  • Visualização Interativa: a UI MCP ext-apps renderiza uma jornada "Living Trace" inline em clientes compatíveis (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT)
  • Correção de Conclusão: qualquer tag com nextStepNeeded=false agora retorna corretamente WISDOM_READY (anteriormente apenas express e complete podiam concluir)
  • Cloudflare Worker: implantação do Worker atualizada com serviço de recursos ext-apps

Novidades na 0.3.2

  • 🚪 Início Simplificado: tag='begin' agora pode ser chamado apenas com {"tag":"begin"} - todos os outros parâmetros são preenchidos automaticamente
  • 🤖 Melhor Suporte para Haiku/Modelos Pequenos: remove a fricção para modelos que não inferem todos os parâmetros necessários

Novidades na 0.3.1

  • 📚 Aprendizado Completo do Framework: a tag begin agora retorna explicações completas de parâmetros, detalhes do formato de resposta e tratamento de meditação
  • 🔢 Contagens de Tokens Precisas: documentação atualizada com medições reais de tokens (~150 constantes, ~1.200 sob demanda)

Novidades na 0.3.0

  • 🚪 Tag de Início: a nova tag='begin' abre a jornada—retorna o framework completo antes do início da contemplação
  • ⚡ Pegada de Tokens Otimizada: sobrecarga de contexto constante reduzida de ~1400 para ~200 tokens preservando todo o conteúdo de ensino
  • 🧘 Aprenda Primeiro, Pratique Depois: a tag begin garante que os modelos recebam compreensão completa antes de contemplar
  • 📦 SDK Atualizado: atualizado para @modelcontextprotocol/sdk 1.23.0

Novidades na 0.2.1

  • 📋 Aprimoramento do MCP Registry: campo title adicionado para melhor descoberta
  • 🎯 Conformidade Total: agora totalmente compatível com o guia oficial de publicação MCP
  • 🔗 Links do Registry: disponível no MCP Registry Oficial

Novidades na 0.2.0

  • 🌐 Suporte a Transporte HTTP: agora implantável no smithery.ai e outras plataformas baseadas em HTTP
  • 🔄 Transporte Duplo: mantém suporte stdio para usuários npm/CLI enquanto adiciona HTTP para implantação remota
  • 📦 SDK Atualizado: atualizado para @modelcontextprotocol/sdk 1.20.1 com suporte a Streamable HTTP
  • 🪷 Novo Logotipo: logotipo de lótus com estética de terminal, perfeito para ferramentas de desenvolvedor
  • ⚡ Gerenciamento de Sessão: a versão HTTP inclui gerenciamento completo de sessão para jornadas de sabedoria com estado