顺序思维 MCP 服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，通过定义明确的阶段促进结构化、渐进式思考。该工具帮助将复杂问题分解为顺序思维，跟踪思考进程并生成总结。

功能特性

• 结构化思考框架：通过标准认知阶段组织思维（问题定义、研究、分析、综合、结论）
• 思维追踪：记录并管理带有元数据的顺序思维
• 关联思维分析：识别相似思维之间的联系
• 进度监控：跟踪在整体思维序列中的位置
• 总结生成：创建整个思维过程的简明概述
• 持久化存储：自动保存思考会话
• 数据导入/导出：共享和重用思考会话
• 可扩展架构：轻松定制和扩展功能

系统要求

• Python 3.10 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       # 主服务器实现
│   ├── models.py       # 数据模型
│   ├── storage.py      # 持久层
│   ├── analysis.py     # 思维分析
│   └── __init__.py
├── tests/              # 单元测试
├── README.md
├── example.md          # 定制示例
└── pyproject.toml

快速开始

1. 项目设置

   bash 复制代码

   # 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
   uv pip install -e .
   
   # 安装开发测试工具
   uv pip install -e ".[dev]"
   
   # 安装所有可选依赖
   uv pip install -e ".[all]"

2. 运行服务器

   bash 复制代码

   # 直接运行
   uv run -m mcp_sequential_thinking.server
   
   # 或使用安装的脚本
   mcp-sequential-thinking

3. 运行测试

   bash 复制代码

   # 运行所有测试
   pytest
   
   # 运行并生成覆盖率报告
   pytest --cov=mcp_sequential_thinking

Claude 桌面集成

添加到 Claude 桌面配置（Windows 上为 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "python",
      "args": [
        "C:\\path\\to\\your\\mcp-sequential-thinking\\run_server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:\\path\\to\\your\\mcp-sequential-thinking"
      }
    }
  }
}

或者，如果已使用 pip install -e . 安装包，可以使用：

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "mcp-sequential-thinking"
    }
  }
}

工作原理

服务器维护思维历史记录并通过结构化工作流处理它们。每个思维都经过验证、分类并存储相关元数据以供后续分析。

使用指南

顺序思维服务器提供三个主要工具：

1. process_thought

记录并分析顺序思维过程中的新思维。

参数：

• thought (字符串)：思维内容
• thought_number (整数)：在序列中的位置（例如1表示第一个思维）
• total_thoughts (整数)：序列中预期的总思维数
• next_thought_needed (布尔值)：此思维后是否还需要更多思维
• stage (字符串)：思考阶段 - 必须是以下之一：
  • "Problem Definition"
  • "Research"
  • "Analysis"
  • "Synthesis"
  • "Conclusion"
• tags (字符串列表，可选)：思维的关键词或类别
• axioms_used (字符串列表，可选)：思维中应用的原则或公理
• assumptions_challenged (字符串列表，可选)：思维质疑或挑战的假设

示例：

# 5个思维序列中的第一个思维
process_thought(
    thought="气候变化问题需要分析多种因素，包括排放、政策和技术采用。",
    thought_number=1,
    total_thoughts=5,
    next_thought_needed=True,
    stage="Problem Definition",
    tags=["climate", "global policy", "systems thinking"],
    axioms_used=["Complex problems require multifaceted solutions"],
    assumptions_challenged=["Technology alone can solve climate change"]
)

2. generate_summary

生成整个思维过程的总结。

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维来重置思考过程。

实际应用

• 决策制定：系统地处理重要决策
• 问题解决：将复杂问题分解为可管理的部分
• 研究规划：用清晰阶段构建研究方法
• 写作组织：在写作前逐步发展想法
• 项目分析：通过定义的分析阶段评估项目

开始使用

通过适当的 MCP 设置，只需使用 process_thought 工具即可开始按顺序处理思维。随着进展，可以使用 generate_summary 获取概述，需要时使用 clear_history 重置。

定制顺序思维服务器

有关如何定制和扩展顺序思维服务器的详细示例，请参阅 example.md。包括以下代码示例：

• 修改思考阶段
• 增强思维数据结构
• 添加持久化
• 实现增强分析
• 创建自定义提示
• 设置高级配置

许可证

MIT 许可证