Think MCP Server

Cosa fa il server “Think” MCP?

Think MCP è un’implementazione di un server MCP (Model Context Protocol) che fornisce uno strumento “think” per il ragionamento strutturato nei workflow AI agentici. Ispirato dalla ricerca ingegneristica di Anthropic, questo server consente agli assistenti AI di fermarsi e annotare esplicitamente i propri pensieri durante l’uso di strumenti complessi o ragionamenti multi-step. Integrando lo strumento “think”, gli agenti possono analizzare gli output degli strumenti, tornare sulle proprie decisioni, rispettare policy dettagliate e migliorare il decision making sequenziale. Think MCP è progettato per ottimizzare i workflow di sviluppo AI mostrando passaggi di ragionamento espliciti, rendendo il comportamento degli agenti più trasparente e verificabile. Il server è minimale, basato su standard e pronto per l’integrazione con Claude o altri large language model agentici.

Elenco dei Prompt

• Nessun template di prompt esplicito è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

• Nessuna risorsa specifica (come definite da MCP) è elencata o esposta dal server Think MCP.

Elenco degli Strumenti

• think: Permette all’agente AI di aggiungere un pensiero al registro per il ragionamento strutturato. Input: thought (string).
• criticize (modalità avanzata): Strumento aggiuntivo per consentire agli agenti di criticare o riflettere su azioni o decisioni.
• plan (modalità avanzata): Consente all’agente di delineare un piano o una sequenza di passaggi.
• search (modalità avanzata): Permette all’agente di effettuare ricerche, probabilmente tramite API esterne (richiede TAVILY_API_KEY).

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Analisi Output Strumenti: Consente all’AI di elaborare e riflettere sui risultati delle chiamate precedenti agli strumenti, supportando un ragionamento robusto dell’agente.
• Conformità alle Policy: Supporta agenti che operano in ambienti con molte policy permettendo la verifica esplicita della conformità alle linee guida ad ogni step.
• Decision Making Sequenziale: Facilita pianificazione e ragionamento step-by-step, dove ogni azione si basa sul contesto precedente, migliorando i workflow multi-step.
• Auto-critica dell’Agente (Modalità Avanzata): Permette agli agenti di criticare e migliorare le proprie decisioni, favorendo auto-miglioramento e correzione degli errori.
• Integrazione Ricerca Esterna (Modalità Avanzata): Consente agli agenti di cercare informazioni aggiuntive tramite API, ampliando il contesto per decisioni più informate.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js e Windsurf installati.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il server Think MCP alla sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando che il server MCP sia disponibile nel tuo agente.

Protezione delle API Key (Modalità Avanzata):

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

Claude

1. Installa e configura Claude con il supporto all’integrazione MCP server.
2. Modifica il file di configurazione per includere Think MCP:

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

3. Salva e riavvia Claude.
4. Conferma che il server MCP sia attivo all’interno dell’ambiente Claude.

API Key: Usa la sezione env (vedi esempio Windsurf).

Cursor

1. Assicurati che Cursor supporti l’integrazione MCP.
2. Apri le impostazioni o il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi Think MCP all’oggetto mcpServers:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Verifica la connessione riuscita al server MCP.

Cline

1. Installa Cline e trova il file di configurazione.
2. Aggiungi la configurazione del server MCP:

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

3. Salva e riavvia Cline.
4. Verifica che il server sia attivo.

Protezione delle API Key: Usa i campi env e inputs come negli esempi sopra.

Come usare questo MCP nei flow

Uso di MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento, avendo accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “think-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Riepilogo

Da queste tabelle, il server Think MCP risulta minimale ma mirato: implementa lo strumento base di ragionamento “think” e aggiunge alcuni strumenti avanzati in modalità estesa. Pur mancando template di prompt ed esposizione di risorse, il set di strumenti è prezioso per il ragionamento agentico. Il README è chiaro e la configurazione è semplice. Valutazione: 6/10 — utile per ricerca e prototipi, ma meno ricco di funzionalità rispetto ad altri MCP server.

MCP Score