Think MCP Server

Co robi “Think” MCP Server?

Think MCP to implementacja serwera MCP (Model Context Protocol), która udostępnia narzędzie “think” do strukturalnego rozumowania w agentowych przepływach pracy AI. Inspirowany badaniami inżynierskimi Anthropic, serwer ten umożliwia asystentom AI zatrzymywanie się i jawne zapisywanie swoich myśli podczas złożonego użycia narzędzi lub wieloetapowego rozumowania. Dzięki integracji narzędzia “think” agenci mogą analizować wyniki narzędzi, cofać decyzje, stosować się do szczegółowych polityk i poprawiać podejmowanie decyzji sekwencyjnych. Think MCP został zaprojektowany, aby usprawnić przepływy pracy w rozwoju AI poprzez ujawnianie jawnych kroków rozumowania, czyniąc zachowanie agenta bardziej przejrzystym i audytowalnym. Serwer jest minimalistyczny, zgodny ze standardami i gotowy do integracji z Claude lub innymi agentowymi dużymi modelami językowymi.

Lista promptów

• W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• Think MCP server nie udostępnia ani nie listuje żadnych konkretnych zasobów (wg definicji MCP).

Lista narzędzi

• think: Pozwala agentowi AI dodać myśl do logu strukturalnego rozumowania. Wejście: thought (string).
• criticize (tryb zaawansowany): Dodatkowe narzędzie do krytyki lub refleksji nad działaniami bądź decyzjami agenta.
• plan (tryb zaawansowany): Umożliwia agentowi nakreślenie planu lub sekwencji kroków.
• search (tryb zaawansowany): Pozwala agentowi wykonywać operacje wyszukiwania, najprawdopodobniej z wykorzystaniem zewnętrznych API (wymaga TAVILY_API_KEY).

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Analiza wyników narzędzi: Umożliwia AI przetwarzanie i refleksję nad wynikami poprzednich wywołań narzędzi, wspierając solidne rozumowanie agenta.
• Zgodność z politykami: Wspiera agentów działających w środowiskach z rozbudowanymi politykami poprzez możliwość jawnego weryfikowania zgodności z wytycznymi na każdym etapie.
• Sekwencyjne podejmowanie decyzji: Ułatwia planowanie i rozumowanie krok po kroku, gdzie każde działanie bazuje na wcześniejszym kontekście, usprawniając wieloetapowe przepływy pracy.
• Autokrytyka agenta (tryb zaawansowany): Pozwala agentom krytykować i udoskonalać własne decyzje, wspierając samodoskonalenie i korektę błędów.
• Integracja zewnętrznego wyszukiwania (tryb zaawansowany): Daje agentom możliwość wyszukiwania dodatkowych informacji przez API, poszerzając kontekst dla bardziej świadomych decyzji.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Windsurf.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Think MCP do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "think-mcp": {
         "command": "uvx",
         "args": ["think-mcp"],
         "enabled": true
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając dostępność serwera MCP w swoim agencie.

Zabezpieczanie kluczy API (tryb zaawansowany):

{
  "mcpServers": {
    "think-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["think-mcp", "--advanced"],
      "enabled": true,
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj i skonfiguruj Claude z obsługą integracji serwera MCP.
2. Edytuj plik konfiguracyjny, dodając Think MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "think-mcp": {
         "command": "uvx",
         "args": ["think-mcp"],
         "enabled": true
       }
     }
   }
   

3. Zapisz i zrestartuj Claude.
4. Potwierdź aktywność serwera MCP w środowisku Claude.

Klucze API: Użyj sekcji env (patrz przykład dla Windsurf).

Cursor

1. Upewnij się, że Cursor obsługuje integrację MCP.
2. Otwórz ustawienia lub plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj Think MCP do obiektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "think-mcp": {
         "command": "uvx",
         "args": ["think-mcp"],
         "enabled": true
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź poprawność połączenia z serwerem MCP.

Cline

1. Zainstaluj Cline i zlokalizuj plik konfiguracyjny.
2. Dodaj konfigurację serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "think-mcp": {
         "command": "uvx",
         "args": ["think-mcp"],
         "enabled": true
       }
     }
   }
   

3. Zapisz i zrestartuj Cline.
4. Zweryfikuj działanie serwera.

Zabezpieczanie kluczy API: Użyj pól env oraz inputs jak pokazano powyżej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "think-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zamienić “think-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL do serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel, Think MCP server jest minimalistyczny, ale skoncentrowany: implementuje podstawowe narzędzie “think” do rozumowania oraz kilka narzędzi zaawansowanych w trybie rozszerzonym. Brakuje szablonów promptów i ekspozycji zasobów, jednak zestaw narzędzi jest wartościowy dla agentowego rozumowania. README jest czytelny, a konfiguracja prosta. Ocena: 6/10 — przydatny do badań i prototypowania, ale nie tak rozbudowany jak niektóre inne serwery MCP.

Ocena MCP