Think MCP Server

Que fait le serveur MCP « Think » ?

Think MCP est une implémentation d’un serveur MCP (Model Context Protocol) qui fournit un outil « think » pour le raisonnement structuré dans les workflows d’IA agentique. Inspiré par les travaux d’ingénierie d’Anthropic, ce serveur permet aux assistants IA de faire une pause et d’enregistrer explicitement leurs pensées lors d’utilisations complexes d’outils ou de raisonnements multi-étapes. En intégrant l’outil « think », les agents peuvent analyser les résultats d’outils, revenir sur des décisions, vérifier la conformité à des politiques détaillées et améliorer la prise de décision séquentielle. Think MCP est conçu pour optimiser les workflows de développement IA en exposant les étapes de raisonnement explicites, rendant ainsi le comportement des agents plus transparent et auditable. Le serveur est minimaliste, basé sur les standards, et prêt à être intégré à Claude ou à d’autres grands modèles de langage agentiques.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

• Aucune ressource spécifique (au sens MCP) n’est listée ou exposée par le serveur Think MCP.

Liste des outils

• think : Permet à l’agent IA d’ajouter une pensée au journal pour un raisonnement structuré. Entrée : thought (chaîne).
• criticize (mode avancé) : Outil additionnel pour que les agents critiquent ou réfléchissent à des actions ou décisions.
• plan (mode avancé) : Permet à l’agent de détailler un plan ou une séquence d’étapes.
• search (mode avancé) : Autorise l’agent à effectuer des recherches, probablement via des API externes (nécessite TAVILY_API_KEY).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse des résultats d’outils : Permet à l’IA d’examiner et de réfléchir aux résultats des appels d’outils précédents, soutenant un raisonnement agentique robuste.
• Conformité aux politiques : Aide les agents travaillant dans des environnements fortement réglementés à vérifier explicitement la conformité aux consignes à chaque étape.
• Prise de décision séquentielle : Facilite la planification et le raisonnement étape par étape, chaque action s’appuyant sur le contexte précédent pour améliorer les workflows multi-étapes.
• Auto-critique de l’agent (mode avancé) : Permet aux agents de critiquer et d’améliorer leurs propres décisions, favorisant l’auto-amélioration et la correction d’erreurs.
• Intégration de recherche externe (mode avancé) : Permet aux agents de rechercher des informations supplémentaires via des API, élargissant le contexte pour des décisions mieux informées.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et Windsurf installés.
2. Localisez le fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Think MCP à votre section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en vous assurant que le serveur MCP est disponible dans votre agent.

Sécurisation des clés API (mode avancé) :

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

Claude

1. Installez et configurez Claude avec le support de l’intégration serveur MCP.
2. Modifiez le fichier de configuration pour inclure Think MCP :

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

3. Enregistrez et redémarrez Claude.
4. Confirmez que le serveur MCP est actif dans l’environnement Claude.

Clés API : Utilisez la section env (voir exemple Windsurf).

Cursor

1. Vérifiez que Cursor prend en charge l’intégration MCP.
2. Ouvrez les paramètres ou le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez Think MCP à l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la connexion réussie au serveur MCP.

Cline

1. Installez Cline et localisez le fichier de configuration.
2. Ajoutez la configuration du serveur MCP :

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

3. Enregistrez et redémarrez Cline.
4. Vérifiez que le serveur fonctionne.

Sécurisation des clés API : Utilisez les champs env et inputs comme indiqué ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "think-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminverslemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de changer « think-mcp » par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après ces tableaux, le serveur Think MCP est minimaliste mais ciblé : il implémente l’outil central de raisonnement « think » et ajoute quelques outils avancés en mode enrichi. Bien qu’il n’inclue pas de modèles de prompt ni d’exposition de ressources, son lot d’outils est précieux pour le raisonnement agentique. Le README est clair et la configuration simple. Note : 6/10 — utile pour la recherche et le prototypage, mais moins complet que d’autres serveurs MCP.

Score MCP