Think MCP Server

Wat doet de “Think” MCP Server?

Think MCP is een implementatie van een MCP (Model Context Protocol) server die een “think”-tool biedt voor gestructureerd redeneren binnen agentische AI-workflows. Geïnspireerd door het technische onderzoek van Anthropic, stelt deze server AI-assistenten in staat te pauzeren en hun gedachten expliciet vast te leggen tijdens complex gereedschapsgebruik of meerstapsredeneringen. Door de “think”-tool te integreren kunnen agenten tool-uitvoer analyseren, besluiten heroverwegen, voldoen aan gedetailleerd beleid en de sequentiële besluitvorming verbeteren. Think MCP is ontworpen om AI-ontwikkelingsworkflows te versterken door expliciete redeneerstappen zichtbaar te maken, waardoor het gedrag van agents transparanter en controleerbaarder wordt. De server is minimaal, gebaseerd op standaarden en klaar voor integratie met Claude of andere agentische large language models.

Lijst met Prompts

• Er worden geen expliciete prompt-templates genoemd in de repository of documentatie.

Lijst met Resources

• Er zijn geen specifieke resources (zoals gedefinieerd door MCP) vermeld of beschikbaar gesteld door de Think MCP-server.

Lijst met Tools

• think: Hiermee kan de AI-agent een gedachte toevoegen aan het logboek voor gestructureerd redeneren. Input: thought (string).
• criticize (geavanceerde modus): Extra tool waarmee agenten acties of beslissingen kunnen bekritiseren of reflecteren.
• plan (geavanceerde modus): Stelt de agent in staat een plan of reeks stappen op te stellen.
• search (geavanceerde modus): Laat de agent zoekopdrachten uitvoeren, waarschijnlijk via externe API’s (vereist TAVILY_API_KEY).

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• Analyse van tool-uitvoer: Maakt het mogelijk voor de AI om eerdere toolresultaten te verwerken en te overdenken, wat robuust agentisch redeneren ondersteunt.
• Naleving van beleid: Ondersteunt agenten in omgevingen met veel beleid door ze expliciet naleving te laten controleren bij elke stap.
• Sequentiële besluitvorming: Vergemakkelijkt stap-voor-stap planning en redenering, waarbij elke actie voortbouwt op eerdere context, wat meerstapsworkflows verbetert.
• Zelfkritiek van de agent (geavanceerde modus): Geeft agenten de mogelijkheid hun eigen beslissingen te bekritiseren en te verbeteren, wat zelfverbetering en foutcorrectie bevordert.
• Integratie van externe zoekopdrachten (geavanceerde modus): Geeft agenten de mogelijkheid om via API’s aanvullende informatie op te zoeken, waardoor het beslissingsbereik verbreedt.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js en Windsurf hebt geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Think MCP-server toe aan je mcpServers-sectie:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de MCP-server beschikbaar is in je agent.

API-sleutels beveiligen (geavanceerde modus):

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

Claude

1. Installeer en configureer Claude met ondersteuning voor MCP-serverintegratie.
2. Bewerk het configuratiebestand om Think MCP toe te voegen:

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

3. Sla op en herstart Claude.
4. Bevestig binnen Claude dat de MCP-server actief is.

API-sleutels: Gebruik de env-sectie (zie Windsurf-voorbeeld).

Cursor

1. Zorg dat Cursor MCP-integratie ondersteunt.
2. Open de instellingen of het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg Think MCP toe aan het mcpServers-object:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer op succesvolle verbinding met de MCP-server.

Cline

1. Installeer Cline en zoek het configuratiebestand.
2. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe:

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

3. Sla op en herstart Cline.
4. Controleer of de server draait.

API-sleutels beveiligen: Gebruik de velden env en inputs zoals hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de system MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:

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

Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “think-mcp” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van deze tabellen is de Think MCP-server minimaal maar doelgericht: het implementeert de kern “think”-redeneertool en voegt enkele geavanceerde tools toe in uitgebreide modus. Hoewel het prompttemplates en resource-exposure mist, is de toolset waardevol voor agentisch redeneren. De README is duidelijk en de installatie is eenvoudig. Beoordeling: 6/10 — nuttig voor onderzoek en prototyping, maar minder uitgebreid dan sommige andere MCP-servers.

MCP Score