Structured Thinking

🚀 構造化思考MCPサーバー

このプロジェクトは、Arben Ademi の 順序思考 Pythonサーバーをベースに、TypeScriptで実装されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。このプロジェクトの目的は、大規模言語モデル（LLM）がプログラム的にマインドマップを構築してアイデア空間を探索し、「メタ認知」的な自己反省を強制することを可能にすることです。

🚀 クイックスタート

Claude Desktop、Cursor、またはその他のMCPクライアントで、ツールの設定を以下のように行います。

{
  "structured-thinking": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "structured-thinking"]
  }
}

✨ 主な機能

思考品質評価

LLMが思考を捕捉すると、その思考に0から1の間の品質評価を割り当てます。この評価は思考の段階と組み合わされ、LLMに「メタ認知」的なフィードバックを提供し、思考プロセスをどのように「誘導」するかを指示します。

思考段階

各思考には特定の段階（例：問題定義、分析、構想）がラベル付けされ、LLMの思考プロセスのライフサイクルを管理するのに役立ちます。現在の実装では、これらの段階は非常に重要な役割を果たしています。実際、LLMが特定の段階で長時間を費やしたり、現在の段階で低品質の思考を生み出した場合、サーバーはフィードバックを提供し、LLMに他の段階に思考を転換するよう促したり、少なくとも現在の段階では典型的でない戦略を考慮するよう促します（例：演繹モードでは、LLMはより創造的な思考を考慮するように促されます）。

思考分岐

LLMは特定の思考から「分岐」を生成して、異なる推論経路を並行して探索することができます。各分岐は個別に追跡され、複数の解決策やアイデアが同時に存在するシナリオを管理することができます。

記憶管理

サーバーは、LLMの最近の10個の思考を含む「短期」記憶バッファと、ラベルに基づいて検索可能な「長期」記憶を維持し、全体の主題履歴を要約することができます。

🔧 技術的制限

メタ認知監視の機械的な適用

現在、品質指標とメタ認知フィードバックは、段階ベースの単純な乗数を使用して、単一の自己報告品質評価から機械的に導き出されています。

将来的には、思考内容の意味解析、思考検証プロセス、および推論エラーのより高度な監視を含む、より複雑なメタ認知フィードバックを追加する予定です。

ユーザーインターフェースの欠如

現在、サーバーはすべてのアイデアをメモリに保存しており、ファイルやデータベースに永続化していません。また、思考空間をレビューしたり、マインドマップを可視化するためのユーザーインターフェースもありません。

将来的には、ユーザーが思考マップの進化を見ることができるように、簡単な可視化クライアントを統合する予定です。

📚 ドキュメント

このサーバーは以下のMCPツールを公開しています。

capture_thought

思考履歴に思考を作成し、その思考のタイプ、品質、内容、および他の思考との関係に関するメタデータを記録します。

パラメータ:

• thought: 思考の内容
• thought_number: 現在のシーケンス番号
• total_thoughts: 予想される総思考数
• next_thought_needed: 次の思考が必要かどうか
• stage: 現在の思考段階（例：「問題定義」、「分析」）
• branch: 分岐ID
• parent_id: 親ID
• context: コンテキスト情報

revise_thought

既存の思考を修正または更新します。

パラメータ:

• thought_id: 思考ID
• new_thought: 新しい思考内容
• stage: 新しい段階（オプション）
• branch: 分岐ID（オプション）

merge_thoughts

2つ以上の思考を統合します。

パラメータ:

• source_ids: ソース思考IDのリスト
• target_id: ターゲット思考ID
• context: コンテキスト情報（オプション）

delete_thought

特定の思考とそれに関連するすべてのデータを削除します。

パラメータ:

• thought_id: 思考ID
• recursive: 分岐を再帰的に削除するかどうか（オプション、デフォルトは false）

💻 使用例

基本的な使用法

// 新しい思考を捕捉する
capture_thought({
  thought: "ユーザー認証機能を追加する必要があります",
  stage: "問題定義",
  branch: "auth-feature"
});

// 既存の思考を修正する
revise_thought({
  thought_id: "12345",
  new_thought: "次のスプリントでユーザー認証機能を実装する必要があります"
});

// 思考を統合する
merge_thoughts({
  source_ids: ["67890", "54321"],
  target_id: "43210"
});

// 古い思考を削除する
delete_thought({
  thought_id: "12345",
  recursive: true
});

📄 まとめ

このTypeScript MCPサーバーは、LLMに複雑な思考と問題解決プロセスをサポートする構造化環境を提供します。思考の捕捉、修正、統合、および削除を行うことで、ユーザーは効果的に思考プロセスを管理し、必要に応じて調整することができます。現在はいくつかの制限がありますが、将来的には機能の強化と能力の拡張に取り組む予定です。