Think MCP Server

¿Qué hace el servidor “Think” MCP?

Think MCP es una implementación de un servidor MCP (Model Context Protocol) que proporciona una herramienta “think” para el razonamiento estructurado en flujos de trabajo de IA agentica. Inspirado en la investigación de ingeniería de Anthropic, este servidor permite que los asistentes de IA se detengan y registren explícitamente sus pensamientos durante el uso complejo de herramientas o razonamientos de varios pasos. Al integrar la herramienta “think”, los agentes pueden analizar los resultados de las herramientas, retroceder en decisiones, cumplir políticas detalladas y mejorar la toma de decisiones secuenciales. Think MCP está diseñado para mejorar los flujos de trabajo de desarrollo de IA al exponer pasos explícitos de razonamiento, haciendo que el comportamiento del agente sea más transparente y auditable. El servidor es mínimo, basado en estándares y listo para integrarse con Claude u otros modelos de lenguaje grandes agenticos.

Lista de Prompts

• No se mencionan plantillas de prompt explícitas en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

• No se listan ni exponen recursos específicos (según MCP) por el servidor Think MCP.

Lista de Herramientas

• think: Permite que el agente de IA agregue un pensamiento al registro para razonamiento estructurado. Entrada: thought (cadena).
• criticize (modo avanzado): Herramienta adicional para que los agentes critiquen o reflexionen sobre acciones o decisiones.
• plan (modo avanzado): Permite al agente delinear un plan o secuencia de pasos.
• search (modo avanzado): Permite al agente realizar operaciones de búsqueda, probablemente utilizando APIs externas (requiere TAVILY_API_KEY).

Casos de uso de este servidor MCP

• Análisis de Salida de Herramientas: Permite que la IA procese y reflexione sobre los resultados de llamadas previas a herramientas, apoyando un razonamiento robusto del agente.
• Cumplimiento de Políticas: Da soporte a agentes en entornos con muchas políticas permitiéndoles verificar explícitamente el cumplimiento de directrices en cada paso.
• Toma de Decisiones Secuencial: Facilita la planificación y el razonamiento paso a paso, donde cada acción se basa en el contexto previo, mejorando flujos de trabajo de múltiples pasos.
• Autocrítica del Agente (Modo Avanzado): Permite a los agentes criticar y mejorar sus propias decisiones, fomentando la mejora personal y la corrección de errores.
• Integración de Búsqueda Externa (Modo Avanzado): Permite a los agentes buscar información adicional vía APIs, ampliando el contexto para decisiones más informadas.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y Windsurf instalados.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el servidor Think MCP a tu sección mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando que el servidor MCP está disponible en tu agente.

Asegurar claves API (Modo Avanzado):

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

Claude

1. Instala y configura Claude con soporte para integración de servidores MCP.
2. Edita el archivo de configuración para incluir Think MCP:

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

3. Guarda y reinicia Claude.
4. Confirma que el servidor MCP esté activo dentro del entorno de Claude.

Claves API: Usa la sección env (ver ejemplo de Windsurf).

Cursor

1. Asegúrate de que Cursor soporte la integración con MCP.
2. Abre la configuración o archivo de configuración de Cursor.
3. Añade Think MCP al objeto mcpServers:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Verifica la conexión exitosa con el servidor MCP.

Cline

1. Instala Cline y localiza el archivo de configuración.
2. Añade la configuración del servidor MCP:

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

3. Guarda y reinicia Cline.
4. Verifica que el servidor esté en funcionamiento.

Asegurar claves API: Usa los campos env e inputs como se muestra arriba.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “think-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

En base a estas tablas, el servidor Think MCP es mínimo pero enfocado: implementa la herramienta de razonamiento central “think” y añade algunas herramientas avanzadas en modo mejorado. Aunque carece de plantillas de prompts y exposición de recursos, su conjunto de herramientas es valioso para el razonamiento agentico. El README es claro y la configuración es sencilla. Calificación: 6/10 — útil para investigación y prototipado, pero no tan rico en funciones como otros servidores MCP.

Puntuación MCP