Think MCP サーバー

「Think」MCPサーバーとは何をするのか？

Think MCPは、エージェント型AIワークフローのための「think」ツールを提供するMCP（Model Context Protocol）サーバーの実装です。Anthropicのエンジニアリングリサーチに触発されており、このサーバーによりAIアシスタントは複雑なツール利用や多段階推論の途中で一時停止し、明示的に思考を記録できます。「think」ツールの統合によって、エージェントはツール出力を分析し、意思決定を見直し、詳細なポリシーを順守し、逐次的な意思決定を向上させることが可能です。Think MCPは、明示的な推論ステップを公開することでAI開発ワークフローを強化し、エージェントの行動をより透明かつ監査可能にします。サーバーはミニマルかつ標準準拠で、Claudeなどのエージェント型大規模言語モデルとの統合も可能です。

プロンプト一覧

• リポジトリやドキュメント内に明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

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リソース一覧

• Think MCPサーバーによってMCPで定義された特定のリソースは公開・リストされていません。

ツール一覧

• think: AIエージェントが推論用のログに思考を追加できます。入力: thought（文字列）。
• criticize（高度モード）: エージェントが行動や判断を批評・内省するための追加ツール。
• plan（高度モード）: エージェントが計画やステップの流れを記述できます。
• search（高度モード）: エージェントが外部APIを利用した検索を実行可能（TAVILY_API_KEYが必要）。

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このMCPサーバーの利用例

• ツール出力の分析: AIが過去のツール出力を処理・内省し、堅牢なエージェント推論を支援します。
• ポリシー遵守: ポリシー重視の環境下で、各ステップで明示的にガイドライン遵守を確認できます。
• 逐次的意思決定: ステップバイステップの計画・推論を促進し、前文脈を活かした多段階ワークフローを向上させます。
• エージェントの自己批評（高度モード）: エージェントが自身の判断を批評・改善し、自己成長や誤り修正を促します。
• 外部検索統合（高度モード）: エージェントがAPI経由で追加情報を検索し、より幅広い文脈で意思決定できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとWindsurfがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを見つけます。
3. mcpServersセクションにThink MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. MCPサーバーがエージェントで利用可能か確認します。

APIキーの保護（高度モード）:

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

Claude

1. MCPサーバー統合サポート付きでClaudeをインストール・セットアップします。
2. 設定ファイルを編集し、Think MCPを含めます:

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

3. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
4. Claude環境内でMCPサーバーがアクティブであることを確認します。

APIキー: envセクションを使用してください（Windsurfの例参照）。

Cursor

1. CursorがMCP統合をサポートしていることを確認します。
2. Cursorの設定または設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクトにThink MCPを追加します:

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

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. MCPサーバーへの接続が成功しているか確認します。

Cline

1. Clineをインストールし、設定ファイルを見つけます。
2. MCPサーバーの設定を追加します:

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

3. 設定を保存してClineを再起動します。
4. サーバーが稼働しているか確認します。

APIキーの保護: 上記と同様にenvおよびinputsフィールドを使用してください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します:

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP設定セクションで、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能となります。“think-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーURLに書き換えてください。

概要

この表から、Think MCPサーバーはミニマルながらフォーカスされた設計です: コアとなる「think」推論ツールを実装し、高度モードではいくつかの追加ツールも搭載しています。プロンプトテンプレートやリソース公開はありませんが、ツールセットはエージェント型推論に有用です。READMEも明快でセットアップも簡単です。評価: 6/10 ― 研究やプロトタイピングに有用ですが、他のMCPサーバーほど多機能ではありません。

MCP スコア