Sequential Thinking MCP Server

🚀 逐步思考 MCP 服務器

一個 Model Context Protocol (MCP) 服務器，通過定義的階段促進結構化、漸進式思考。此工具可幫助將複雜問題分解為有序的思考步驟，跟蹤您的思考過程進展並生成摘要。

🚀 快速開始

該工具通過結構化的思考過程幫助用戶分解和解決問題。它支持多個階段的分析，並提供對整個思考過程的總結功能。藉助它，用戶能夠通過有序的思考步驟，系統地解決複雜問題。

安裝

pip install mcp-think

快速上手

1. 初始化服務器：

   from mcp_think import SequentialThinkingServer
   server = SequentialThinkingServer()
   

2. 開始思考過程：

   server.process_thought(
       thought="如何提高團隊效率？",
       thought_number=1,
       total_thoughts=4,
       next_thought_needed=True,
       stage="問題定義",
       tags=["團隊管理", "效率提升"]
   )
   

3. 生成總結：

   summary = server.generate_summary()
   print(summary)
   

4. 清除歷史記錄：

   server.clear_history()
   

✨ 主要特性

1. process_thought 方法

逐步處理和記錄思考過程。輸入參數包括：

• 思考內容
• 當前步驟編號
• 總步驟數
• 是否需要下一步
• 當前階段（問題定義、研究、分析、綜合、結論）
• 標籤（主題關鍵詞）
• 使用的原理或公理
• 挑戰的假設

示例代碼：

# 第一個思考步驟
process_thought(
    thought="氣候變化問題需要分析排放、政策和技術採用等多方面因素。",
    thought_number=1,
    total_thoughts=5,
    next_thought_needed=True,
    stage="問題定義",
    tags=["氣候", "全球政策", "系統思維"],
    axioms_used=["複雜問題需要多方面的解決方案"],
    assumptions_challenged=["技術 alone 可以解決氣候變化"]
)

2. generate_summary 方法

生成整個思考過程的總結報告。輸出格式如下：

{
  "summary": {
    "totalThoughts": 5,
    "stages": {
      "問題定義": 1,
      "研究": 1,
      "分析": 1,
      "綜合": 1,
      "結論": 1
    },
    "timeline": [
      {"number": 1, "stage": "問題定義"},
      {"number": 2, "stage": "研究"},
      {"number": 3, "stage": "分析"},
      {"number": 4, "stage": "綜合"},
      {"number": 5, "stage": "結論"}
    ]
  }
}

3. clear_history 方法

重置思考過程，清除所有記錄。

實際應用

• 決策制定：逐步分析重要決定
• 問題解決：分解複雜問題為可管理部分
• 研究規劃：結構化研究方法
• 寫作組織：逐步發展想法後再撰寫
• 項目分析：通過定義階段評估項目

📦 安裝指南

pip install mcp-think

💻 使用示例

基礎用法

# 初始化服務器
from mcp_think import SequentialThinkingServer
server = SequentialThinkingServer()

# 第一個思考步驟
process_thought(
    thought="氣候變化問題需要分析排放、政策和技術採用等多方面因素。",
    thought_number=1,
    total_thoughts=5,
    next_thought_needed=True,
    stage="問題定義",
    tags=["氣候", "全球政策", "系統思維"],
    axioms_used=["複雜問題需要多方面的解決方案"],
    assumptions_challenged=["技術 alone 可以解決氣候變化"]
)

# 生成總結
summary = server.generate_summary()
print(summary)

# 清除歷史記錄
server.clear_history()

📚 詳細文檔

自定義指南

如需自定義服務器，可參考以下步驟：

1. 修改思考階段：添加或刪除 stages 列表中的內容。
2. 定製數據結構：擴展 thought_data 類，增加更多字段。
3. 實現持久化：集成數據庫或其他存儲方案。
4. 增強分析功能：添加統計分析模塊。
5. 創建自定義提示：根據需求設計新的思考模板。

項目結構

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

📄 許可證

MIT License