Sequential Thinking MCP

🚀 順序思維MCP

本倉庫提供了一個MCP（模型上下文協議）服務器，可使AI智能體執行高級元認知以及進行動態、反思性的問題解決。此版本的順序思維與原始版本有很大不同，它僅強制智能體虛擬記錄其想法和計劃，除了自我提示外，實際上不執行任何操作。我發現這對於任何類型的大語言模型都已足夠。

🚀 快速開始

本項目提供了一個強大的MCP服務器，助力AI智能體實現高級元認知和問題解決。下面將為你詳細介紹如何進行安裝和使用。

✨ 主要特性

• 高級元認知：通過思想記錄，提供 think 工具以進行動態和反思性的問題解決。
• 智能體工作流編排：將複雜任務分解為精確、可管理和可追溯的步驟，引導AI智能體完成複雜任務。
• 迭代優化：評估每個步驟的成功與否，必要時進行自我糾正，以適應新信息或錯誤。
• 主動規劃：利用 left_to_be_done 進行明確的未來狀態管理和任務估算。
• 工具推薦：通過 tool_recommendation 建議特定工具，以執行計劃的操作或收集必要的信息。

📦 安裝指南

前提條件

• Python 3.10+
• uv（用於本地開發）

安裝方式

你可以選擇以下其中一種安裝方法：

從PyPI安裝（推薦）

此方法適用於將該包作為庫使用或在不修改代碼的情況下運行服務器。

1. 從PyPI安裝包：

pip install sequential-thinking-mcp

2. 運行MCP服務器（默認：標準輸入輸出）：

python -m sequential_thinking

本地開發安裝

此方法適用於想要修改源代碼的貢獻者，需使用 uv：

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/philogicae/sequential-thinking-mcp.git
cd sequential-thinking-mcp

2. 使用 uv 安裝依賴：

uv sync --locked

3. 運行MCP服務器（默認：標準輸入輸出）：

uv run -m sequential_thinking

Docker安裝

1. 克隆倉庫（如果你還沒有這樣做）：

git clone https://github.com/philogicae/sequential-thinking-mcp.git
cd sequential-thinking-mcp

2. 使用Docker Compose構建並運行容器（默認端口：8000）：

docker compose up --build -d

3. 查看容器日誌：

docker logs sequential-thinking-mcp -f

💻 使用示例

作為MCP服務器

from sequential_thinking import mcp

mcp.run(transport="sse")

通過MCP客戶端

可與任何兼容MCP的客戶端一起使用，可用工具如下：

• think：記錄想法、規劃下一步並推薦工具。

與Windsurf的使用示例

配置如下：

{
  "mcpServers": {
    ...
    # 使用標準輸入輸出（僅需uv）
    "sequential-thinking-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [ "sequential-thinking-mcp" ]
    },
    # 使用sse傳輸（需要安裝）
    "sequential-thinking-mcp": {
      "serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/sse"
    },
    # 使用可流式HTTP傳輸（需要安裝）
    "sequential-thinking-mcp": {
      "serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/mcp" # 並非所有客戶端都支持
    },
    ...
  }
}

📚 詳細文檔

變更日誌

有關本項目的變更歷史，請參閱 CHANGELOG.md。

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📄 許可證

本項目採用MIT許可證 - 有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。