Chain of Draft MCP Server

Enables iterative reasoning through structured drafts with explicit reasoning chains, allowing for focused critiques and targeted revisions to improve problem-solving quality through systematic refinement.

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chainOfDraft

# Chain of Draft (CoD): Systematic Reasoning Tool ⚠️ REQUIRED PARAMETERS - ALL MUST BE PROVIDED: 1. reasoning_chain: string[] - At least one reasoning step 2. next_step_needed: boolean - Whether another iteration is needed 3. draft_number: number - Current draft number (≥ 1) 4. total_drafts: number - Total planned drafts (≥ draft_number) Optional parameters only required based on context: - is_critique?: boolean - If true, critique_focus is required - critique_focus?: string - Required when is_critique=true - revision_instructions?: string - Recommended for revision steps - step_to_review?: number - Specific step index to review - is_final_draft?: boolean - Marks final iteration ## Purpose: Enhances problem-solving through structured, iterative critique and revision. Chain of Draft is an advanced reasoning tool that enhances problem-solving through structured, iterative critique and revision. Unlike traditional reasoning approaches, CoD mimics the human drafting process to improve clarity, accuracy, and robustness of conclusions. ## When to Use This Tool: - **Complex Problem-Solving:** Tasks requiring detailed, multi-step analysis with high accuracy demands - **Critical Reasoning:** Problems where logical flow and consistency are essential - **Error-Prone Scenarios:** Questions where initial reasoning might contain mistakes or oversight - **Multi-Perspective Analysis:** Cases benefiting from examining a problem from different angles - **Self-Correction Needs:** When validation and refinement of initial thoughts are crucial - **Detailed Solutions:** Tasks requiring comprehensive explanations with supporting evidence - **Mathematical or Logical Puzzles:** Problems with potential for calculation errors or logical gaps - **Nuanced Analysis:** Situations with subtle distinctions that might be missed in a single pass ## Key Capabilities: - **Iterative Improvement:** Systematically refines reasoning through multiple drafts - **Self-Critique:** Critically examines previous reasoning to identify flaws and opportunities - **Focused Revision:** Targets specific aspects of reasoning in each iteration - **Perspective Flexibility:** Can adopt different analytical viewpoints during critique - **Progressive Refinement:** Builds toward optimal solutions through controlled iterations - **Context Preservation:** Maintains understanding across multiple drafts and revisions - **Adaptable Depth:** Adjusts the number of iterations based on problem complexity - **Targeted Improvements:** Addresses specific weaknesses in each revision cycle ## Parameters Explained: - **reasoning_chain:** Array of strings representing your current reasoning steps. Each element should contain a clear, complete thought that contributes to the overall analysis. - **next_step_needed:** Boolean flag indicating whether additional critique or revision is required. Set to true until the final, refined reasoning chain is complete. - **draft_number:** Integer tracking the current iteration (starting from 1). Increments with each critique or revision. - **total_drafts:** Estimated number of drafts needed for completion. This can be adjusted as the solution evolves. - **is_critique:** Boolean indicating the current mode: * true = Evaluating previous reasoning * false = Implementing revisions - **critique_focus:** (Required when is_critique=true) Specific aspect being evaluated, such as: * "logical_consistency": Checking for contradictions or flaws in reasoning * "factual_accuracy": Verifying correctness of facts and calculations * "completeness": Ensuring all relevant aspects are considered * "clarity": Evaluating how understandable the reasoning is * "relevance": Assessing if reasoning directly addresses the problem - **revision_instructions:** (Required when is_critique=false) Detailed guidance for improving the reasoning based on the preceding critique. - **step_to_review:** (Optional) Zero-based index of the specific reasoning step being critiqued or revised. When omitted, applies to the entire chain. - **is_final_draft:** (Optional) Boolean indicating whether this is the final iteration of reasoning. ## Error Handling and Recovery: 1. **Common Error Scenarios:** - **Stalled Progress:** When multiple iterations show no improvement * Solution: Change critique_focus or reduce scope * Prevention: Use specific, actionable revision_instructions - **Circular Reasoning:** Same points repeated in different words * Solution: Use step_to_review to focus on problematic steps * Prevention: Track key points across iterations - **Scope Creep:** Reasoning chain grows but loses focus * Solution: Refocus using relevance critique * Prevention: Regular relevance checks - **Parameter Validation Failures:** * Solution: Check parameter requirements and dependencies * Prevention: Follow parameter guidelines strictly ## Performance Optimization: 1. **Token Usage Guidelines:** - Keep reasoning steps concise but complete - Focus critiques on specific aspects - Use step_to_review to limit scope - Typical effective range: 3-5 total_drafts - Consider diminishing returns after 5-7 iterations 2. **Success Criteria:** - Clear improvement in reasoning quality - Direct addressing of the problem - Logical consistency throughout - Appropriate level of detail - No remaining contradictions ## Integration Examples: 1. **Problem Analysis:** ```json { "reasoning_chain": ["Initial analysis of the problem..."], "draft_number": 1, "total_drafts": 3, "next_step_needed": true, "is_critique": false } ``` 2. **Logical Evaluation:** ```json { "reasoning_chain": ["Previous reasoning..."], "draft_number": 2, "total_drafts": 3, "next_step_needed": true, "is_critique": true, "critique_focus": "logical_consistency" } ``` 3. **Final Refinement:** ```json { "reasoning_chain": ["Refined reasoning..."], "draft_number": 3, "total_drafts": 3, "next_step_needed": false, "is_critique": false, "is_final_draft": true, "revision_instructions": "Polish and finalize" } ``` ## Best Practice Workflow: 1. **Start with Initial Draft:** Begin with your first-pass reasoning and set a reasonable total_drafts (typically 3-5). 2. **Alternate Critique and Revision:** Use is_critique=true to evaluate reasoning, then is_critique=false to implement improvements. 3. **Focus Each Critique:** Choose a specific critique_focus for each evaluation cycle rather than attempting to address everything at once. 4. **Provide Detailed Revision Guidance:** Include specific, actionable revision_instructions based on each critique. 5. **Target Specific Steps When Needed:** Use step_to_review to focus on particular reasoning steps that need improvement. 6. **Adjust Total Drafts As Needed:** Modify total_drafts based on problem complexity and progress. 7. **Mark Completion Appropriately:** Set next_step_needed=false only when the reasoning chain is complete and satisfactory. 8. **Aim for Progressive Improvement:** Each iteration should measurably improve the reasoning quality. Chain of Draft is particularly effective when complex reasoning must be broken down into clear steps, analyzed from multiple perspectives, and refined through systematic critique. By mimicking the human drafting process, it produces more robust and accurate reasoning than single-pass approaches.

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コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリーンショットを分析し、エンゲージメントの傾向とディスカッションのハイライトを報告します。コミュニティのやり取りのスクリーンショットをアップロードすると、エージェントがエンゲメントレベル、主要なディスカッショントピック、および注目のハイライトを要約した明確なマークダウンレポートを生成します — コミュニティマネージャー、マーケター、製品チームに最適です。
要件文書ライター
製品や機能のアイデアについて教えてください。ユーザーストーリー、受け入れ基準、技術仕様などを含む包括的で詳細な要件文書の作成をお手伝いします。
株式ニュースレポーター
このAIエージェントは、主要な米国株式ニュースをリアルタイムで監視・分析し、主要な洞察、市場の反応、セクター別の要約を含む構造化された投資レポートを生成します。
ブランドデザイナー
スタートアップのデジタル製品向けに特別に設計されたブランドマーケティングAIアシスタントで、Product HuntやAppSumoなどのプラットフォームに適したオンラインプロモーション素材を迅速に生成し、ビジュアルクリエイティブ、プロモーションスローガン、ブランドトーン、セールスポイントのコミュニケーションをカバーします
メールマーケティングアシスタント
リードを見つけ、3日間のフォローアップメールシーケンスを自動的に送信します。
X/Twitter アシスタント
AI駆動のTwitterアシスタントで、コンテンツクリエイターがAI製品の体験をバイラルツイートに変換します。自動ポリッシュ、スマートリサーチ、ワンクリック投稿機能を備えています。
AI プログラマー
AI Programmer は、あなたの生のリリースノートを最新の、公開可能な HTML ページに変換する AI ページです。
Google アナリスト
Google Analytics 4 (GA4) プロパティを Google アナリストエージェントに接続するためのステップバイステップガイド。Google Cloud サービスアカウントの作成、Analytics Data API の有効化、GA4 ビューアーアクセスの付与、セッション、ユーザー、バウンス率、コンバージョンなどのサポートされているメトリックでエージェントを構成する方法を説明します。Bika.ai での GA4 データレポートの迅速なセットアップに最適です。
Discourse コミュニティマネージャー
Discourse コミュニティマネージャーエージェントは、ユーザーポストに対して明確で親しみやすく、構造化された返信を迅速に生成するのを支援し、コミュニティのモデレーションをより簡単かつプロフェッショナルにします。

Frequently Asked Questions

一言で説明:Bika.aiとは何ですか?
Bika.aiは何がそんなにユニークなのですか?
"BIKA" という略語は何を意味しますか?
Bika.aiはどのようにしてAI自動化を実現していますか?
Bika.aiは無料で使用できますか?
Bika.aiとChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントとの違いは何ですか?
Bika.aiと多次元スプレッドシートの違いは何ですか?
Bika.aiでは、単一のテーブルのデータ量が数万行、数十万行に達し、関連参照が増えた場合、動作が遅くなりますか?
Bika.aiの「スペースステーション」とは何ですか?
支払い後、いくつの有料スペースを持っていますか?
「リソース」とは何ですか?
Bika.aiのチームはどのように「自社の製品を自ら使っている」のですか?
Bika.aiはどのようにして作業効率を向上させますか?
Bika.aiのAI自動化機能にはどのような特徴がありますか?
Bika.aiの自動化テンプレートとは何ですか?
Bika.aiはチーム協力と権限機能をサポートしていますか?

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