Sequential Thinking Ultra MCP

🚀 順序思維超級版 - MCP 服務器

順序思維超級版 - MCP 服務器運用了超級思維方法，增強了順序思維能力，可進行高級推理。它能夠將複雜問題分解為可管理的順序步驟，通過質量驗證、偏差檢測和高效的資源管理，為複雜問題提供結構化的解決方案。

版本更新日誌

🔧 v2.1.2：修復了 Claude Desktop 配置問題，改進了錯誤處理。
🔧 v2.1.1：改進了 MCP 協議兼容性，優化了 Docker 配置。
🚀 v2.1：簡化了架構，專注於核心 MCP 服務器功能。
📌 v2.0：採用模塊化設計，實現了簡潔的架構。
🎉 v1.0：初始版本，集成了超級思維方法。

🚀 快速開始

Sequential Thinking Ultra 是一個模型上下文協議（MCP）服務器，它通過 Ultra Think 方法增強了順序思維能力。它通過順序推理步驟，結合質量驗證、偏差檢測和高效的資源管理，為複雜問題解決提供了一種結構化的方法。

✨ 主要特性

核心順序思維

• 逐步處理：將複雜問題分解為可管理的順序步驟。
• 動態流程控制：根據進展和發現調整思維路徑。
• 分支支持：在需要時探索替代推理路徑。
• 修訂能力：完善之前的思維，提高準確性。
• ✨ 查詢重寫：自動提高查詢的清晰度和結構，以實現更好的推理。

Ultra Think 增強功能

• 🏷️ 自動標註：清晰地對每個思維步驟進行分類。
• 📊 質量指標：即時評估（一致性、完整性、客觀性、實用性）。
• 💰 預算管理：通過可配置的限制實現資源高效處理。
• 🎯 元推理：在進度達到 25%、50%、75% 時自動進行檢查點評估。
• 🛡️ 偏差檢測：識別 5 種認知偏差（確認偏差、錨定偏差、可得性偏差、過度自信偏差、沉沒成本偏差）。
• 📈 信心跟蹤：在整個推理過程中監控確定性水平。
• 🔧 處理模式標籤：為不同的推理風格（串行、並行、混合）提供可視化指示。

📦 安裝指南

使用 NPM 快速開始

npm install -g @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking-ultra

Docker 安裝

# 構建 Docker 鏡像
docker build -t mcp/sequential-thinking-ultra:latest .

# 運行容器
docker run --rm -i mcp/sequential-thinking-ultra:latest

開發環境設置

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/hyokunkwak/Sequential-thinking-ultra-mcp.git
cd Sequential-thinking-ultra-mcp

# 安裝依賴
npm install

# 構建項目
npm run build

# 啟動服務器
npm start

🔧 配置

Claude Desktop 集成

將以下內容添加到 claude_desktop_config.json 中：

NPM 安裝

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking-ultra": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking-ultra"
      ],
      "env": {
        "ULTRA_THINK_AUTO_LABEL": "true",
        "ULTRA_THINK_QUALITY": "true",
        "ULTRA_THINK_META": "true",
        "ULTRA_THINK_BUDGET": "true",
        "ENABLE_QUERY_REWRITING": "true",
        "DEFAULT_BUDGET_MODE": "balanced"
      }
    }
  }
}

Docker 安裝

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking-ultra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp/sequential-thinking-ultra:latest"
      ],
      "env": {
        "ULTRA_THINK_AUTO_LABEL": "true",
        "ULTRA_THINK_QUALITY": "true",
        "ULTRA_THINK_META": "true",
        "ULTRA_THINK_BUDGET": "true",
        "ENABLE_QUERY_REWRITING": "true",
        "DEFAULT_BUDGET_MODE": "balanced",
        "META_CHECKPOINT_FREQ": "25",
        "QUALITY_THRESHOLD": "0.6"
      }
    }
  }
}

環境變量

💻 使用示例

基礎用法

// 簡單的順序思維
{
  "thought": "讓我們逐步分析這個問題",
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 5,
  "nextThoughtNeeded": true
}

高級用法 - Ultra Think

{
  "thought": "探索解決問題的多種方法",
  "thoughtNumber": 3,
  "totalThoughts": 10,
  "nextThoughtNeeded": true,
  "ultraThinkMode": "parallel",  // 添加 [Parallel: Path] 標籤
  "qualityMetrics": {
    "logicalConsistency": 4,
    "completeness": 3,
    "objectivity": 5,
    "practicality": 4
  },
  "budgetMode": "thorough",
  "confidence": 0.85,
  "branchId": "approach-1",  // 用於跟蹤不同的推理分支
  "isRevision": false
}

查詢重寫示例

// 原始查詢
{
  "thought": "how fix bug",
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 5,
  "nextThoughtNeeded": true
}

// 自動重寫為
{
  "thought": "如何修復這個 bug？請逐步處理。",
  "thoughtNumber": 1,
  "totalThoughts": 5,
  "nextThoughtNeeded": true
}

🔧 技術細節

架構設計

src/
├── core/              # 核心業務邏輯
│   ├── processor.ts         # 主要思維處理器
│   ├── processor-factory.ts # 處理器創建工廠
│   ├── processing-pipeline.ts # 管道模式實現
│   ├── pipeline-stages.ts    # 單個處理階段
│   ├── validator.ts         # 輸入驗證
│   ├── formatter.ts         # 輸出格式化
│   ├── event-bus.ts         # 事件驅動通信
│   ├── plugin-system.ts     # 插件管理
│   └── cache-manager.ts     # 性能緩存
├── services/          # 業務服務
│   ├── similarity.service.ts      # 文本相似度分析
│   ├── bias-detector.service.ts   # 認知偏差檢測
│   └── quality-metrics.service.ts # 質量評估
├── plugins/           # 插件示例
├── config/           # 配置
├── utils/            # 實用工具
└── types/            # TypeScript 定義

關鍵設計模式

• 工廠模式：簡潔的處理器實例化。
• 管道模式：模塊化處理階段。
• 事件驅動：松耦合組件。
• 插件系統：可擴展功能。
• 多級緩存：性能優化。

處理模式標籤

系統支持三種處理模式標籤，為推理方法類型提供可視化指示：

串行模式標籤

• 在思維中顯示 [Serial: Depth N] 前綴。
• 表示專注的逐步分析。
• 最適合深入、徹底的探索。

混合模式標籤

• 顯示漸進式標籤：[Hybrid: Exploring]、[Hybrid: Deepening]、[Hybrid: Synthesizing]。
• 表示基於進展的組合方法。
• 根據完成百分比調整標籤。

注意：這些是有助於跟蹤推理風格的可視化標籤。實際處理是順序進行的。

質量指標

每個思維在四個維度上進行評估：

1. 邏輯一致性（0 - 5）：內部連貫性和推理合理性。
2. 完整性（0 - 5）：分析的徹底性。
3. 客觀性（0 - 5）：無偏差和假設。
4. 實用性（0 - 5）：現實世界的適用性。

當分數低於 60% 時，質量閾值會觸發自動警告和改進建議。

偏差檢測

自動識別並提醒常見的認知偏差：

• 確認偏差：傾向於支持現有信念的信息。
• 錨定偏差：過度依賴首次遇到的信息。
• 可得性偏差：過度重視容易回憶的信息。
• 過度自信偏差：對結論過度確定。
• 沉沒成本謬誤：因過去的投資而繼續。

🛠️ 故障排除

常見問題

“We could not record the tool result” 錯誤

如果在 Claude Desktop 中遇到此錯誤：

1. 檢查配置格式

   • 刪除非標準字段，如 "enabled" 和 "alwaysAllow"。
   • 這些字段不屬於 MCP 規範，可能會導致問題。

2. 完全重啟 Claude Desktop

   • 退出應用程序（不僅僅是關閉窗口）。
   • 清除緩存：rm -rf ~/Library/Application\ Support/Claude/Cache/*。
   • 重新啟動 Claude Desktop。

3. 驗證 Docker 容器是否正在運行

docker ps --filter ancestor=mcp/sequential-thinking-ultra:latest

“Tool 'sequential-thinking-ultra' not found” 錯誤

如果在 Claude Desktop 中遇到此錯誤：

1. 確保配置格式正確

   • 僅使用標準 MCP 字段：command、args、env。
   • 不要添加 enabled、alwaysAllow 或其他自定義字段。

2. 檢查 Docker 安裝

docker run --rm -i mcp/sequential-thinking-ultra:latest

“Method not found” 錯誤

當 MCP 服務器不支持某些協議方法時，通常會出現此錯誤：

1. 更新到最新版本

docker pull mcp/sequential-thinking-ultra:latest

2. 如果使用本地開發，請重新構建

npm install
npm run build
docker build -t mcp/sequential-thinking-ultra:latest .

Docker 容器顯示 “Unhealthy”

從 v2.1.1 版本開始，這是預期行為。MCP 服務器使用 stdio 通信，而不是 HTTP，因此已移除健康檢查。

🧪 開發

命令

# 構建項目
npm run build

# 運行測試
npm test              # 所有測試
npm run test:watch    # 監視模式
npm run test:coverage # 覆蓋率報告

# 代碼質量
npm run typecheck     # TypeScript 檢查
npm run check:all     # 運行所有檢查（類型檢查 + 測試）

# 開發
npm run dev           # 使用 tsx 的開發模式

測試策略

• 單元測試：核心邏輯驗證。
• 集成測試：服務交互驗證。
• 端到端測試：完整的服務器功能。
• 基準測試：性能監控。

🐳 Docker 支持

Docker 使用

# 構建 Docker 鏡像
docker build -t mcp/sequential-thinking-ultra:latest .

# 使用自定義環境運行
docker run --rm -i \
  -e DEFAULT_BUDGET_MODE=thorough \
  -e LOG_LEVEL=debug \
  mcp/sequential-thinking-ultra:latest

# 注意：從 v2.1.1 版本開始，由於 MCP 服務器通過 stdio 通信，而不是 HTTP，因此已移除 Docker 健康檢查。這是預期行為。

🔌 插件系統

創建自定義插件以擴展功能：

export const MyPlugin: Plugin = {
  name: 'my-plugin',
  version: '1.0.0',
  
  beforeProcess(input: UltraThinkInput): UltraThinkInput {
    // 在處理之前修改輸入
    return input;
  },
  
  afterProcess(response: UltraThinkResponse): UltraThinkResponse {
    // 在處理之後增強響應
    return response;
  }
};

內置插件

• 查詢重寫插件：自動提高查詢清晰度。
• 韓語增強插件：添加韓語支持。
• 性能跟蹤插件：監控處理時間。
• 質量增強插件：提供質量改進建議。
• 偏差警報插件：增強偏差檢測警報。
• 預算優化插件：優化思維預算使用。
• 元推理插件：增強元推理能力。

📈 性能

• 緩存系統：用於相似度計算的多級緩存。
• 高效處理：優化的管道，最小化開銷。
• 資源管理：可配置的限制和預算控制。
• 可擴展設計：適用於高吞吐量場景。

🤝 貢獻

歡迎貢獻代碼！請閱讀我們的 貢獻指南，瞭解我們的行為準則和提交拉取請求的流程。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證 - 詳情請參閱 LICENSE 文件。

🙏 致謝

• 基於 Anthropic 的模型上下文協議（MCP）構建。
• 受順序思維方法的啟發。
• 採用 Ultra Think 推理框架進行增強。

📋 MCP 服務器詳情

工具描述

sequential-thinking-ultra - 這是一個強大的工具，通過 Ultra Think 增強的順序思維實現動態問題解決。該工具將傳統的順序思維與高級功能（如質量指標、分支支持、元推理和預算管理）相結合，以實現卓越的問題解決能力。

使用場景

• 在每個步驟都需要質量保證的情況下分解複雜問題。
• 在規劃和設計中使用內置的元推理檢查點。
• 需要探索多種解決方案的分析。
• 需要偏差檢測和信心跟蹤的問題。
• 需要預算意識的高效思維的任務。
• 必須測量和驗證解決方案質量的情況。
• ✨ 需要自動提高清晰度和結構的查詢。

關鍵特性

核心能力

• 順序處理：逐步方法，帶有質量跟蹤。
• 質量指標：即時評估（一致性、完整性、客觀性、實用性）。
• 自動改進：為低質量推理提供建議。
• 分支跟蹤：支持跟蹤多個推理分支。
• 元推理：在 25%、50%、75% 進度時自動進行檢查點。
• 預算管理：效率模式（快速/平衡/徹底/詳盡）。
• 偏差檢測：識別 5 種認知偏差。
• 信心跟蹤：在整個推理過程中跟蹤確定性水平。

查詢增強功能

• ✨ 自動查詢重寫：在處理之前提高查詢清晰度。
  • 擴展縮寫（can't → cannot）。
  • 澄清模糊術語（it → the subject）。
  • 為不完整的查詢添加結構。
  • 強調關鍵概念。
  • 添加上下文標記以實現更好的推理。
• 智能上下文添加：為解決問題的查詢建議逐步方法。
• 比較增強：正確構建比較查詢。

參數解釋

核心參數（始終需要）

• thought：當前帶有質量跟蹤的思維步驟。
• nextThoughtNeeded：是否需要下一個思維步驟。
• thoughtNumber：當前思維編號。
• totalThoughts：估計的總思維數（可動態調整）。

修訂和分支

• isRevision：是否修訂之前的思維。
• revisesThought：正在重新考慮的思維。
• branchFromThought：推理分支的起點。
• branchId：不同推理路徑的標識符。
• needsMoreThoughts：是否需要更多分析。

Ultra Think 參數

• ultraThinkMode：可視化標籤模式（串行/並行/混合）。
• depthLevel：當前分析深度（1 = 表面，2+ = 更深）。
• maxDepth：計劃的最大深度。
• budgetMode：效率模式（快速/平衡/徹底/詳盡）。
• budgetUsed：已消耗的思維預算百分比。
• confidence：信心水平（0.0 - 1.0）。
• qualityMetrics：對每個維度進行 0 - 5 評分（一致性、完整性、客觀性、實用性）。
• metaCheckpoint：元推理評估標誌。
• biasDetected：識別的任何認知偏差。
• branchHistory：跟蹤不同推理分支的歷史。
• enableQueryRewriting：切換自動查詢改進（默認：true）。

使用建議

1. 從複雜度預設開始：簡單（5 - 10）、中等（15 - 20）、複雜（25 - 35）、極端（40 - 50）。
2. 每 25% 使用元推理檢查點評估進度。
3. 跟蹤質量指標以確保高標準的推理。
4. 檢測並糾正思維中的任何認知偏差。
5. 使用適當的模式有效管理思維預算。
6. 使用分支探索不同的推理路徑。
7. 根據證據和分析調整信心水平。
8. 根據需要的推理風格選擇模式標籤。
9. 誠實地為每個維度設置質量指標分數（0 - 5）。
10. 定期將 metaCheckpoint 設置為 true 進行自我評估。
11. 僅當達到質量閾值時，才將 nextThoughtNeeded 設置為 false。
12. 使用清晰和具體的查詢（如有需要，查詢將自動改進）。

質量指標解釋（0 - 5 等級）

• 一致性：思維邏輯連接的程度（0 = 矛盾，5 = 完全連貫）。
• 完整性：重要方面的覆蓋程度（0 = 主要差距，5 = 全面）。
• 客觀性：無偏差程度（0 = 高度偏差，5 = 完全中立）。
• 實用性：現實世界的適用性（0 = 僅理論，5 = 立即可行）。

順序思維超級版 - 為人工智能賦予結構化、高質量的推理能力。