Think MCP Server

Ce face „Think” MCP Server?

Think MCP este o implementare a unui server MCP (Model Context Protocol) care oferă un instrument „think” pentru raționament structurat în fluxurile de lucru AI agentice. Inspirat de cercetarea inginerească Anthropic, acest server permite asistenților AI să facă pauză și să își înregistreze explicit gândurile în timpul utilizării complexe a instrumentelor sau a raționamentului în mai mulți pași. Prin integrarea instrumentului „think”, agenții pot analiza rezultatele instrumentelor, reveni asupra deciziilor, respecta politici detaliate și îmbunătăți luarea deciziilor secvențiale. Think MCP este proiectat pentru a îmbunătăți fluxurile de dezvoltare AI prin expunerea pașilor expliciți de raționament, făcând comportamentul agentului mai transparent și mai auditabil. Serverul este minimal, bazat pe standarde și pregătit pentru integrare cu Claude sau alte modele lingvistice agentice.

Listă de Prompt-uri

• Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt în depozit sau documentație.

Listă de Resurse

• Nu sunt listate sau expuse resurse specifice (așa cum sunt definite de MCP) de către serverul Think MCP.

Listă de Instrumente

• think: Permite agentului AI să adauge un gând în jurnal pentru raționament structurat. Input: thought (șir).
• criticize (mod avansat): Instrument suplimentar pentru ca agenții să critice sau să reflecteze asupra acțiunilor sau deciziilor.
• plan (mod avansat): Permite agentului să contureze un plan sau o succesiune de pași.
• search (mod avansat): Permite agentului să efectueze operațiuni de căutare, probabil folosind API-uri externe (necesită TAVILY_API_KEY).

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Analiză rezultat instrument: Permite AI-ului să proceseze și să reflecteze asupra rezultatelor apelurilor anterioare ale instrumentelor, susținând raționamentul robust al agentului.
• Conformitate cu politicile: Susține agenții care operează în medii cu politici stricte, permițându-le să verifice explicit conformitatea cu regulile la fiecare pas.
• Luarea deciziilor secvențiale: Facilitează planificarea pas cu pas și raționamentul, unde fiecare acțiune se bazează pe contextul anterior, îmbunătățind fluxurile multi-step.
• Autocritică agent (Mod Avansat): Permite agenților să își critice și să își îmbunătățească propriile decizii, favorizând auto-îmbunătățirea și corectarea erorilor.
• Integrare căutare externă (Mod Avansat): Oferă agenților puterea de a căuta informații suplimentare prin API-uri, lărgind contextul pentru decizii mai informate.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și Windsurf.
2. Localizează fișierul tău de configurare Windsurf.
3. Adaugă serverul Think MCP la secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică instalarea asigurându-te că serverul MCP este disponibil în agentul tău.

Securizarea cheilor API (Mod Avansat):

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

Claude

1. Instalează și configurează Claude cu suport pentru integrarea serverului MCP.
2. Editează fișierul de configurare pentru a include Think MCP:

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

3. Salvează și repornește Claude.
4. Confirmă că serverul MCP este activ în mediul Claude.

Chei API: Folosește secțiunea env (vezi exemplul Windsurf).

Cursor

1. Asigură-te că Cursor suportă integrarea MCP.
2. Deschide setările sau fișierul de configurare al Cursor.
3. Adaugă Think MCP la obiectul mcpServers:

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

4. Salvează modificările și repornește Cursor.
5. Verifică conexiunea cu serverul MCP.

Cline

1. Instalează Cline și localizează fișierul de configurare.
2. Adaugă configurația serverului MCP:

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

3. Salvează și repornește Cline.
4. Verifică dacă serverul rulează.

Securizarea cheilor API: Folosește câmpurile env și inputs ca în exemplele de mai sus.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare a sistemului MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “think-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să pui propriul URL.

Prezentare generală

Pe baza acestor tabele, serverul Think MCP este minimal dar concentrat: implementează instrumentul de raționament de bază „think” și adaugă câteva instrumente avansate în modul extins. Deși îi lipsesc șabloanele de prompt și expunerea resurselor, setul său de instrumente este valoros pentru raționamentul agentic. README-ul este clar iar instalarea este directă. Evaluare: 6/10 — util pentru cercetare și prototipare, dar nu la fel de bogat în funcții ca alte servere MCP.

Scor MCP