Thinkingcap
什么是ThinkingCap?
ThinkingCap是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的智能研究服务器。它的核心思想是“集思广益”——当你提出一个问题时,它会同时向多个不同的AI模型(如OpenAI的GPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini等)发起查询,让它们从不同角度进行研究,最后将所有结果综合成一个最全面、最可靠的答案。如何使用ThinkingCap?
使用ThinkingCap非常简单,你不需要直接运行它。你只需要在你常用的AI助手工具(如Claude Desktop、Cursor IDE)的配置文件中添加几行配置,指定你想使用的AI模型组合。之后,当你向你的AI助手提问时,它就会在后台调用ThinkingCap,让多个AI模型为你并行研究。适用场景
ThinkingCap特别适合需要深度研究、多角度分析或事实核查的场景。例如:撰写研究报告、分析复杂问题、进行市场调研、学习新知识、比较不同观点、获取最新信息(因为它集成了网络搜索功能)。主要功能
多智能体并行研究
同时部署多个AI“研究员”,每个研究员可以来自不同的提供商(如OpenAI、Anthropic、Google),让他们并行工作,大大缩短研究时间。
多模型提供商支持
支持几乎所有主流AI模型,包括OpenAI (GPT系列)、Anthropic (Claude系列)、Google (Gemini系列)、xAI (Grok)、Groq、Cerebras以及通过OpenRouter访问的众多模型。
闪电般并行执行
所有指定的AI模型同时运行,而不是一个接一个。这意味着你可以在几秒钟内获得多个顶尖AI的见解,而不是等待几分钟。
智能答案综合
不是简单罗列各个模型的回答。ThinkingCap会分析、比较、去重,并将所有信息融合成一个连贯、全面、结构化的最终答案。
内置网络搜索
每个AI研究员在回答时,都会自动使用DuckDuckGo进行网络搜索,确保提供的答案基于最新、最实时的信息,无需额外配置API。
MCP原生集成
基于Model Context Protocol构建,可以无缝集成到任何支持MCP的客户端中,如Claude Desktop、Cursor、Windsurf等,使用体验流畅。
优势
答案更全面可靠:综合多个顶级AI的智慧,减少单个模型的偏见或错误。
研究速度极快:并行查询将传统串行研究的时间从几分钟缩短到几秒钟。
使用极其方便:无需安装软件,只需在配置文件中添加几行代码即可使用。
获取实时信息:内置网络搜索功能,确保答案不局限于模型训练数据,包含最新动态。
灵活定制:可以自由组合任何你拥有API密钥的AI模型,打造专属的研究团队。
局限性
需要多个API密钥:要使用不同提供商的模型,你需要分别申请并配置它们的API密钥。
成本可能更高:同时调用多个模型,可能会比只使用一个模型消耗更多的API额度。
依赖于客户端:必须通过支持MCP的客户端(如Claude Desktop)来使用,无法独立运行。
配置需要技术知识:虽然使用简单,但初始配置需要编辑JSON配置文件,对非技术用户稍有门槛。
如何使用
准备API密钥
根据你想使用的AI模型,前往相应的官网(如OpenAI, Anthropic, Google AI Studio, OpenRouter等)注册并获取API密钥。
配置环境变量
将上一步获取的API密钥设置为系统的环境变量。通常是在你的用户配置文件(如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc)中添加 `export` 语句,然后重启终端或运行 `source` 命令。
配置MCP客户端
打开你使用的MCP客户端(如Cursor)的MCP配置文件。对于Cursor,文件路径通常是 `~/.cursor/mcp.json`。如果文件不存在,就创建一个。
添加ThinkingCap服务器配置
在MCP配置文件中,按照指定格式添加ThinkingCap的配置。在 `args` 数组中,列出你想使用的模型组合。
重启客户端并开始使用
保存配置文件,然后完全重启你的MCP客户端(如Cursor或Claude Desktop)。重启后,你就可以像平常一样向你的AI助手提问,它会在后台自动调用ThinkingCap进行多模型研究。
使用案例
深度技术调研
你想了解“量子计算的最新进展”,但不确定哪个AI的信息最全面。通过ThinkingCap,你可以同时询问GPT-4、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 2.0,它们会从不同来源搜索并综合信息,给你一份涵盖硬件、算法、公司动态等多方面的报告。
多角度内容创作
你需要为一款新产品撰写宣传文案,希望融合不同风格的创意。你可以配置一个包含“擅长讲故事”的Claude和“擅长抓眼球”的GPT-4o的ThinkingCap团队,让它们共同头脑风暴。
事实核查与学习
你在网上看到一个有争议的说法(例如“吃椰子油能显著预防阿尔茨海默病”),想快速了解科学界的共识。让ThinkingCap的多位AI“研究员”去查阅最新的研究论文和权威医学网站。
常见问题
ThinkingCap是免费的吗?
我需要为每个模型都配置API密钥吗?
网络搜索功能会消耗我的流量或产生额外费用吗?
我可以只使用一个模型吗?
如何知道我使用的客户端是否支持MCP?
配置后没有反应怎么办?
相关资源
Model Context Protocol 官网
了解MCP协议的官方介绍、技术规范和支持的客户端列表。
ThinkingCap GitHub 仓库
ThinkingCap项目的源代码、问题反馈和最新更新。
OpenRouter 模型广场
查看可以通过OpenRouter使用的所有AI模型及其排名、定价。
Cursor 官方文档 - MCP
如何在Cursor IDE中配置和使用MCP服务器。

Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
67.1K
4.3分

Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
61.7K
4.5分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
114.7K
5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
26.7K
4.8分

Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
52.1K
4.8分

Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
44.6K
5分

Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
83.2K
4.7分

Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
42.1K
4.5分