خادم Think MCP

خادم Think MCP

يمنح خادم Think MCP وكلاء الذكاء الاصطناعي خطوات تفكير صريحة وقابلة للتدقيق وأدوات متقدمة لسير عمل قوي ومتوافق مع السياسات.

ماذا يفعل خادم “Think” MCP؟

يعد Think MCP تنفيذًا لخادم MCP (بروتوكول سياق النموذج) يوفر أداة “تفكير” للتفكير المنظّم في سير عمل الذكاء الاصطناعي بالوكالة. مستوحى من أبحاث الهندسة في Anthropic، يمكّن هذا الخادم مساعدي الذكاء الاصطناعي من التوقف وتسجيل أفكارهم بشكل صريح أثناء استخدام الأدوات المعقدة أو عمليات التفكير متعددة الخطوات. من خلال دمج أداة “think”، يمكن للوكلاء تحليل مخرجات الأدوات، والتراجع عن القرارات، والامتثال للسياسات التفصيلية، وتحسين اتخاذ القرار المتسلسل. تم تصميم Think MCP لتعزيز سير تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال كشف خطوات التفكير الصريحة، مما يجعل سلوك الوكيل أكثر شفافية وقابلية للتدقيق. الخادم بسيط ويعتمد على المعايير وجاهز للاندماج مع Claude أو غيره من نماذج اللغة الكبيرة بالوكالة.

قائمة المحفزات (Prompts)

  • لا توجد قوالب محفزات صريحة مذكورة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

  • لا توجد موارد محددة (وفقًا لتعريف MCP) مدرجة أو مكشوفة من قبل خادم Think MCP.

قائمة الأدوات

  • think: يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بإضافة فكرة إلى السجل لأغراض التفكير المنظم. الإدخال: thought (نص).
  • criticize (الوضع المتقدم): أداة إضافية لنقد أو مراجعة تصرفات أو قرارات الوكيل.
  • plan (الوضع المتقدم): يتيح للوكيل وضع خطة أو تسلسل للخطوات.
  • search (الوضع المتقدم): يمكّن الوكيل من تنفيذ عمليات بحث، غالبًا عبر واجهات برمجة التطبيقات الخارجية (يتطلب TAVILY_API_KEY).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • تحليل مخرجات الأدوات: يمكّن الذكاء الاصطناعي من معالجة نتائج استدعاءات الأدوات السابقة والتفكير فيها لدعم تفكير الوكيل المتين.
  • الامتثال للسياسات: يدعم الوكلاء العاملين في بيئات شديدة التنظيم من خلال السماح لهم بالتحقق من الامتثال للإرشادات في كل خطوة بشكل صريح.
  • اتخاذ القرار المتسلسل: يسهل التخطيط والتفكير خطوة بخطوة، حيث تبنى كل خطوة على السياق السابق، مما يحسن سير العمل متعدد الخطوات.
  • النقد الذاتي للوكيل (الوضع المتقدم): يسمح للوكلاء بنقد وتحسين قراراتهم بأنفسهم، مما يعزز التصحيح الذاتي وتحسين الأخطاء.
  • دمج البحث الخارجي (الوضع المتقدم): يمكّن الوكلاء من البحث عن معلومات إضافية عبر واجهات API، مما يوسع السياق لاتخاذ قرارات أكثر وعيًا.

كيفية الإعداد

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت Node.js وWindsurf.
  2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
  3. أضف خادم Think MCP إلى قسم mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "think-mcp": {
          "command": "uvx",
          "args": ["think-mcp"],
          "enabled": true
        }
      }
    }
    
  4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
  5. تحقق من الإعداد من خلال التأكد من توفر خادم MCP في وكيلك.

تأمين مفاتيح API (الوضع المتقدم):

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

Claude

  1. ثبّت وأعد ضبط Claude مع دعم تكامل خادم MCP.
  2. حرر ملف الإعدادات لتضمين Think MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "think-mcp": {
          "command": "uvx",
          "args": ["think-mcp"],
          "enabled": true
        }
      }
    }
    
  3. احفظ وأعد تشغيل Claude.
  4. تأكد من تفعيل خادم MCP ضمن بيئة Claude.

مفاتيح API: استخدم قسم env (انظر مثال Windsurf).

Cursor

  1. تأكد من أن Cursor يدعم تكامل MCP.
  2. افتح إعدادات أو ملف إعدادات Cursor.
  3. أضف Think MCP إلى كائن mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "think-mcp": {
          "command": "uvx",
          "args": ["think-mcp"],
          "enabled": true
        }
      }
    }
    
  4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cursor.
  5. تحقق من نجاح الاتصال بخادم MCP.

Cline

  1. ثبّت Cline وحدد موقع ملف الإعدادات.
  2. أضف إعداد خادم MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "think-mcp": {
          "command": "uvx",
          "args": ["think-mcp"],
          "enabled": true
        }
      }
    }
    
  3. احفظ وأعد تشغيل Cline.
  4. تحقق من أن الخادم يعمل.

تأمين مفاتيح API: استخدم حقول env وinputs كما هو موضح أعلاه.

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

FlowHunt MCP flow

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق لـ JSON:

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

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “think-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادمك الخاص.


نظرة عامة

القسممتوفرالتفاصيل/ملاحظات
نظرة عامة
قائمة المحفزاتلا يوجد
قائمة المواردلا يوجد
قائمة الأدواتthink, criticize, plan, search
تأمين مفاتيح APIعبر env
دعم أخذ العينات (أقل أهمية بالتقييم)غير مذكور

استنادًا إلى هذه الجداول، فإن خادم Think MCP بسيط لكنه يركز على الأساسيات: ينفذ أداة التفكير الأساسية “think” ويضيف بعض الأدوات المتقدمة في الوضع المحسن. ورغم أنه يفتقر لقوالب المحفزات وعرض الموارد، إلا أن مجموعة أدواته مفيدة للتفكير بالوكالة. ملف README واضح والإعداد بسيط. التقييم: 6/10 — مفيد للبحث والنماذج الأولية، لكنه ليس غنيًا بالميزات كغيره من خوادم MCP.


تقييم MCP

هل لديه رخصة LICENSE✅ (MIT)
يحتوي على أداة واحدة على الأقل
عدد مرات التفرع Forks4
عدد النجوم Stars27

الأسئلة الشائعة

ما وظيفة خادم Think MCP؟

يقوم خادم Think MCP بتنفيذ أداة 'التفكير' للتفكير المنظم في سير عمل الذكاء الاصطناعي بالوكالة. يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي التوقف وتسجيل الأفكار بشكل صريح وتحسين شفافية اتخاذ القرار. يضيف الوضع المتقدم أدوات للنقد، والتخطيط، والبحث الخارجي.

ما الأدوات المتوفرة في Think MCP؟

الأدوات المتوفرة هي: think (تسجيل فكرة)، criticize (نقد ذاتي للوكيل)، plan (تخطيط خطوة بخطوة)، وsearch (بحث خارجي عبر API، يتطلب TAVILY_API_KEY).

ما هي حالات الاستخدام النموذجية لـ Think MCP؟

يُستخدم Think MCP لتحليل مخرجات الأدوات، والامتثال للسياسات خطوة بخطوة، واتخاذ القرار المتسلسل، والنقد الذاتي للوكيل، ودمج المعلومات الخارجية لسير عمل قوي.

كيف أضيف خادم Think MCP إلى FlowHunt؟

أضف مكون MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ثم اضبطه بتفاصيل خادم Think MCP. استخدم تنسيق JSON في لوحة إعدادات MCP لتعيين طريقة النقل وعنوان URL.

هل Think MCP مفتوح المصدر؟

نعم، تم إصدار Think MCP بموجب رخصة MIT.

ما المتطلبات للأدوات المتقدمة مثل 'search'؟

لاستخدام 'search' والأدوات المتقدمة الأخرى، فعّل الوضع المتقدم ووفّر TAVILY_API_KEY في إعدادات بيئة خادم MCP.

جرّب خادم Think MCP في FlowHunt

عزّز تفكير وشفافية الذكاء الاصطناعي لديك بدمج خادم Think MCP مع FlowHunt. فعّل تسجيل الأفكار الصريح وأدوات التخطيط المتقدمة لسير العمل بالوكالة.

اعرف المزيد

خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)
خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)

خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)

يعمل خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) كجسر بين المساعدين الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الخارجية وواجهات البرمجة والخدمات، مما يتيح تكامل سير العمل المعقدة وإ...

3 دقيقة قراءة
AI MCP +4
دليل تطوير خوادم MCP
دليل تطوير خوادم MCP

دليل تطوير خوادم MCP

تعلّم كيفية بناء ونشر خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) لربط نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات ومصادر البيانات الخارجية. دليل خطوة بخطوة للمبتدئين والمطورين المت...

14 دقيقة قراءة
AI Protocol +4
تكامل خادم MCP مع Make
تكامل خادم MCP مع Make

تكامل خادم MCP مع Make

يربط خادم Make MCP وكلاء FlowHunt الذكية بمنصة الأتمتة Make، مما يتيح استدعاء سيناريوهات Make كأدوات قابلة للاستدعاء بسلاسة. عزز سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص ...

4 دقيقة قراءة
AI Automation +5