Think MCP Server

O que o servidor “Think” MCP faz?

O Think MCP é uma implementação de um servidor MCP (Model Context Protocol) que fornece uma ferramenta “think” para raciocínio estruturado em fluxos de trabalho de IA agente. Inspirado na pesquisa de engenharia da Anthropic, este servidor permite que assistentes de IA pausem e registrem explicitamente seus pensamentos durante o uso complexo de ferramentas ou raciocínio em múltiplas etapas. Ao integrar a ferramenta “think”, agentes podem analisar saídas de ferramentas, reavaliar decisões, cumprir políticas detalhadas e melhorar a tomada de decisão sequencial. O Think MCP foi projetado para aprimorar fluxos de desenvolvimento de IA ao expor etapas explícitas de raciocínio, tornando o comportamento dos agentes mais transparente e auditável. O servidor é minimalista, baseado em padrões e pronto para integração com Claude ou outros modelos de linguagem de grande porte agentes.

Lista de Prompts

• Nenhum template de prompt explícito é mencionado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

• Nenhum recurso específico (conforme definido pelo MCP) é listado ou exposto pelo Think MCP server.

Lista de Ferramentas

• think: Permite que o agente de IA adicione um pensamento ao log para raciocínio estruturado. Entrada: thought (string).
• criticize (modo avançado): Ferramenta adicional para agentes criticarem ou refletirem sobre ações ou decisões.
• plan (modo avançado): Permite ao agente delinear um plano ou sequência de etapas.
• search (modo avançado): Permite ao agente realizar operações de busca, provavelmente utilizando APIs externas (requer TAVILY_API_KEY).

Casos de uso deste servidor MCP

• Análise de Saída de Ferramentas: Permite que a IA processe e reflita sobre resultados de chamadas anteriores de ferramentas, suportando raciocínio robusto do agente.
• Conformidade com Políticas: Suporta agentes que atuam em ambientes com muitas políticas, permitindo verificação explícita de conformidade com diretrizes a cada etapa.
• Tomada de Decisão Sequencial: Facilita o planejamento e raciocínio passo a passo, onde cada ação se baseia no contexto anterior, melhorando fluxos de trabalho com múltiplos passos.
• Autocrítica do Agente (Modo Avançado): Permite que agentes critiquem e aprimorem suas próprias decisões, promovendo autoaperfeiçoamento e correção de erros.
• Integração de Busca Externa (Modo Avançado): Habilita agentes a buscar informações adicionais via APIs, ampliando o contexto para decisões mais informadas.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter Node.js e Windsurf instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Think MCP server à seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração certificando-se de que o servidor MCP está disponível em seu agente.

Protegendo chaves de API (Modo Avançado):

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

Claude

1. Instale e configure o Claude com suporte à integração de servidor MCP.
2. Edite o arquivo de configuração para incluir o Think MCP:

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

3. Salve e reinicie o Claude.
4. Confirme que o servidor MCP está ativo dentro do ambiente do Claude.

Chaves de API: Use a seção env (veja exemplo do Windsurf).

Cursor

1. Certifique-se de que o Cursor suporta integração MCP.
2. Abra as configurações ou o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione o Think MCP ao objeto mcpServers:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique a conexão bem sucedida com o servidor MCP.

Cline

1. Instale o Cline e localize o arquivo de configuração.
2. Adicione a configuração do servidor MCP:

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

3. Salve e reinicie o Cline.
4. Verifique se o servidor está rodando.

Protegendo chaves de API: Use os campos env e inputs como mostrado acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar esse MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “think-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nessas tabelas, o Think MCP server é minimalista, mas focado: implementa a ferramenta central “think” de raciocínio e adiciona algumas ferramentas avançadas no modo aprimorado. Embora falte templates de prompt e exposição de recursos, seu conjunto de ferramentas é valioso para raciocínio agente. O README é claro e a configuração é direta. Avaliação: 6/10 — útil para pesquisa e prototipagem, mas não tão completo em recursos quanto alguns outros servidores MCP.

Pontuação MCP