Back to MCP directory
publicPublicdnsLocal runtime

Sequential Thinking MCP Server

一个基于MCP协议的结构化思维服务器,通过定义思考阶段帮助分解复杂问题并生成总结

article

README

🚀 逐步思考 MCP 服务器

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器,通过定义的阶段促进结构化、渐进式思考。此工具可帮助将复杂问题分解为有序的思考步骤,跟踪您的思考过程进展并生成摘要。

🚀 快速开始

该工具通过结构化的思考过程帮助用户分解和解决问题。它支持多个阶段的分析,并提供对整个思考过程的总结功能。借助它,用户能够通过有序的思考步骤,系统地解决复杂问题。

安装

pip install mcp-think

快速上手

  1. 初始化服务器:

    from mcp_think import SequentialThinkingServer
    server = SequentialThinkingServer()
    
  2. 开始思考过程:

    server.process_thought(
        thought="如何提高团队效率?",
        thought_number=1,
        total_thoughts=4,
        next_thought_needed=True,
        stage="问题定义",
        tags=["团队管理", "效率提升"]
    )
    
  3. 生成总结:

    summary = server.generate_summary()
    print(summary)
    
  4. 清除历史记录:

    server.clear_history()
    

✨ 主要特性

1. process_thought 方法

逐步处理和记录思考过程。输入参数包括:

  • 思考内容
  • 当前步骤编号
  • 总步骤数
  • 是否需要下一步
  • 当前阶段(问题定义、研究、分析、综合、结论)
  • 标签(主题关键词)
  • 使用的原理或公理
  • 挑战的假设

示例代码:

# 第一个思考步骤
process_thought(
    thought="气候变化问题需要分析排放、政策和技术采用等多方面因素。",
    thought_number=1,
    total_thoughts=5,
    next_thought_needed=True,
    stage="问题定义",
    tags=["气候", "全球政策", "系统思维"],
    axioms_used=["复杂问题需要多方面的解决方案"],
    assumptions_challenged=["技术 alone 可以解决气候变化"]
)

2. generate_summary 方法

生成整个思考过程的总结报告。输出格式如下:

{
  "summary": {
    "totalThoughts": 5,
    "stages": {
      "问题定义": 1,
      "研究": 1,
      "分析": 1,
      "综合": 1,
      "结论": 1
    },
    "timeline": [
      {"number": 1, "stage": "问题定义"},
      {"number": 2, "stage": "研究"},
      {"number": 3, "stage": "分析"},
      {"number": 4, "stage": "综合"},
      {"number": 5, "stage": "结论"}
    ]
  }
}

3. clear_history 方法

重置思考过程,清除所有记录。

实际应用

  • 决策制定:逐步分析重要决定
  • 问题解决:分解复杂问题为可管理部分
  • 研究规划:结构化研究方法
  • 写作组织:逐步发展想法后再撰写
  • 项目分析:通过定义阶段评估项目

📦 安装指南

pip install mcp-think

💻 使用示例

基础用法

# 初始化服务器
from mcp_think import SequentialThinkingServer
server = SequentialThinkingServer()

# 第一个思考步骤
process_thought(
    thought="气候变化问题需要分析排放、政策和技术采用等多方面因素。",
    thought_number=1,
    total_thoughts=5,
    next_thought_needed=True,
    stage="问题定义",
    tags=["气候", "全球政策", "系统思维"],
    axioms_used=["复杂问题需要多方面的解决方案"],
    assumptions_challenged=["技术 alone 可以解决气候变化"]
)

# 生成总结
summary = server.generate_summary()
print(summary)

# 清除历史记录
server.clear_history()

📚 详细文档

自定义指南

如需自定义服务器,可参考以下步骤:

  1. 修改思考阶段:添加或删除 stages 列表中的内容。
  2. 定制数据结构:扩展 thought_data 类,增加更多字段。
  3. 实现持久化:集成数据库或其他存储方案。
  4. 增强分析功能:添加统计分析模块。
  5. 创建自定义提示:根据需求设计新的思考模板。

项目结构

mcp_think/
├── __init__.py
├── sequential_thinker.py
├── stages.py
└── persistence.py

📄 许可证

MIT License

help

Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client