Think MCP Server

Čo robí “Think” MCP Server?

Think MCP je implementácia MCP (Model Context Protocol) servera, ktorý poskytuje nástroj “think” pre štruktúrované uvažovanie v agentových AI pracovných tokoch. Inšpirovaný inžinierskym výskumom spoločnosti Anthropic umožňuje tento server AI asistentom zastaviť sa a explicitne zaznamenať svoje myšlienky počas zložitého používania nástrojov alebo viacstupňového uvažovania. Integráciou nástroja “think” môžu agenti analyzovať výstupy nástrojov, vrátiť sa k rozhodnutiam, dodržiavať detailné politiky a zlepšiť sekvenčné rozhodovanie. Think MCP je navrhnutý na zlepšenie AI vývojových pracovných tokov tým, že sprístupňuje explicitné kroky uvažovania, čím správanie agenta robí transparentnejším a auditovateľným. Server je minimalistický, založený na štandardoch a pripravený na integráciu s Claude alebo inými agentickými veľkými jazykovými modelmi.

Zoznam promptov

• V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• Think MCP server neuvádza ani nesprístupňuje žiadne špecifické zdroje (ako definuje MCP).

Zoznam nástrojov

• think: Umožňuje AI agentovi pridať myšlienku do logu pre štruktúrované uvažovanie. Vstup: thought (reťazec).
• criticize (pokročilý režim): Ďalší nástroj pre agenta na kritiku alebo reflexiu akcií a rozhodnutí.
• plan (pokročilý režim): Umožňuje agentovi načrtnúť plán alebo postupnosť krokov.
• search (pokročilý režim): Umožňuje agentovi vykonávať vyhľadávanie, pravdepodobne s využitím externých API (vyžaduje TAVILY_API_KEY).

Prípady použitia tohto MCP servera

• Analýza výstupu nástrojov: Umožňuje AI spracovať a reflektovať výsledky predchádzajúcich volaní nástrojov, podporuje robustné uvažovanie agenta.
• Dodržiavanie politík: Podporuje agentov v prostrediach s prísnymi politikami tým, že im umožňuje explicitne overovať súlad s pravidlami v každom kroku.
• Sekvenčné rozhodovanie: Uľahčuje plánovanie a uvažovanie krok za krokom, kde každá akcia nadväzuje na predchádzajúci kontext, čím zlepšuje viacstupňové pracovné toky.
• Samokritika agenta (pokročilý režim): Umožňuje agentom kritizovať a zlepšovať vlastné rozhodnutia, podporuje sebazdokonaľovanie a opravu chýb.
• Integrácia externého vyhľadávania (pokročilý režim): Umožňuje agentom vyhľadávať doplňujúce informácie cez API, čím rozširuje kontext pre informovanejšie rozhodnutia.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a Windsurf.
2. Vyhľadajte svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Think MCP server do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie skontrolovaním dostupnosti MCP servera vo vašom agentovi.

Zabezpečenie API kľúčov (pokročilý režim):

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

Claude

1. Nainštalujte a nastavte Claude s podporou integrácie MCP servera.
2. Upravte konfiguračný súbor a pridajte Think MCP:

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

3. Uložte a reštartujte Claude.
4. Overte, že MCP server je aktívny v prostredí Claude.

API kľúče: Použite sekciu env (pozrite príklad Windsurf).

Cursor

1. Uistite sa, že Cursor podporuje MCP integráciu.
2. Otvorte nastavenia alebo konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte Think MCP do objektu mcpServers:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte úspešné pripojenie k MCP serveru.

Cline

1. Nainštalujte Cline a vyhľadajte konfiguračný súbor.
2. Pridajte konfiguráciu MCP servera:

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

3. Uložte a reštartujte Cline.
4. Overte, že server beží.

Zabezpečenie API kľúčov: Použite polia env a inputs ako je uvedené vyššie.

Ako použiť tento MCP vo flow-och

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow-u a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. Do systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “think-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Na základe týchto tabuliek je Think MCP server minimalistický, ale zameraný: implementuje základný nástroj “think” na uvažovanie a pridáva pár pokročilých nástrojov v rozšírenom režime. Aj keď mu chýbajú šablóny promptov a sprístupnenie zdrojov, jeho sada nástrojov je cenná pre agentové uvažovanie. README je jasné a nastavenie jednoduché. Hodnotenie: 6/10 — užitočný na výskum a prototypovanie, ale nie tak vybavený ako niektoré iné MCP servery.

MCP skóre