顺序思考 MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，通过定义的阶段促进结构化、渐进式的思考。此工具帮助将复杂问题分解为顺序思考，跟踪您的思考过程的进展，并生成摘要。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/m83dfy8feg"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/m83dfy8feg/badge" alt="Sequential Thinking Server MCP server" /></a>

特性

• 结构化思考框架: 通过标准认知阶段（问题定义、研究、分析、综合、结论）组织思想
• 思考跟踪: 记录和管理带有元数据的顺序思考
• 相关思考分析: 识别相似思考之间的联系
• 进度监控: 跟踪您在整体思考序列中的位置
• 摘要生成: 创建整个思考过程的简洁概述

前提条件

• Python 3.11 或更高版本
• UV 包管理器 (安装指南)

项目结构

mcp-sequential-thinking/
├── mcp_sequential_thinking/
│   ├── server.py
│   └── __init__.py
├── README.md
└── pyproject.toml

快速开始

1. 设置项目

   # 创建并激活虚拟环境
   uv venv
   .venv\Scripts\activate  # Windows
   source .venv/bin/activate  # Unix
   
   # 安装包和依赖项
   uv pip install -e .
   

2. 运行服务器

   cd mcp_sequential_thinking
   uv run server.py
   

Claude Desktop 集成

添加到您的 Claude Desktop 配置 (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 在 Windows 上):

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\path\\to\\your\\mcp-sequential-thinking\\mcp_sequential_thinking",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

工作原理

服务器维护思考的历史记录，并通过结构化的工作流程处理它们。每个思考都经过验证、分类，并存储相关的元数据以供后续分析。

使用指南

顺序思考服务器公开了三个主要工具：

1. process_thought

记录和分析您在顺序思考过程中的新思考。

参数：

• thought (字符串): 您的思考内容
• thought_number (整数): 在您的序列中的位置 (例如，1 代表第一个思考)
• total_thoughts (整数): 序列中预期的总思考数
• next_thought_needed (布尔值): 在此思考之后是否需要更多思考
• stage (字符串): 思考阶段 - 必须是以下之一：
  • "Problem Definition" (问题定义)
  • "Research" (研究)
  • "Analysis" (分析)
  • "Synthesis" (综合)
  • "Conclusion" (结论)
• tags (字符串列表，可选): 您的思考的关键词或类别
• axioms_used (字符串列表，可选): 您的思考中应用的原则或公理
• assumptions_challenged (字符串列表，可选): 您的思考质疑或挑战的假设

示例：

# 5 个思考序列中的第一个思考
process_thought(
    thought="气候变化问题需要分析包括排放、政策和技术采用在内的多个因素。",
    thought_number=1,
    total_thoughts=5,
    next_thought_needed=True,
    stage="Problem Definition",
    tags=["气候", "全球政策", "系统思考"],
    axioms_used=["复杂问题需要多方面的解决方案"],
    assumptions_challenged=["仅靠技术就能解决气候变化"]
)

2. generate_summary

生成您的整个思考过程的摘要。

示例输出：

{
  "summary": {
    "totalThoughts": 5,
    "stages": {
      "Problem Definition": 1,
      "Research": 1,
      "Analysis": 1,
      "Synthesis": 1,
      "Conclusion": 1
    },
    "timeline": [
      {"number": 1, "stage": "Problem Definition"},
      {"number": 2, "stage": "Research"},
      {"number": 3, "stage": "Analysis"},
      {"number": 4, "stage": "Synthesis"},
      {"number": 5, "stage": "Conclusion"}
    ]
  }
}

3. clear_history

通过清除所有记录的思考来重置思考过程。

实际应用

• 决策制定: 有条不紊地处理重要决策
• 问题解决: 将复杂问题分解为可管理的组成部分
• 研究计划: 使用清晰的阶段构建您的研究方法
• 写作组织: 在写作之前逐步发展想法
• 项目分析: 通过定义的分析阶段评估项目

开始使用

通过正确的 MCP 设置，只需使用 process_thought 工具即可开始按顺序处理您的想法。 随着您的进展，您可以使用 generate_summary 获取概述，并在需要时使用 clear_history 重置。

自定义顺序思考服务器

有关如何自定义和扩展顺序思考服务器的详细示例，请参阅 example.md。 它包括以下代码示例：

• 修改思考阶段
• 增强思考数据结构
• 添加持久性
• 实施增强的分析
• 创建自定义提示
• 设置高级配置

许可证

MIT 许可证