Think MCP-server

Vad gör “Think” MCP-servern?

Think MCP är en implementation av en MCP-server (Model Context Protocol) som tillhandahåller ett “think”-verktyg för strukturerat resonemang i agentiska AI-arbetsflöden. Inspirerad av Anthrowpics ingenjörsforskning möjliggör denna server för AI-assistenter att pausa och uttryckligen registrera sina tankar under komplex verktygsanvändning eller flerstegsresonemang. Genom att integrera “think”-verktyget kan agenter analysera verktygsutdata, backa beslut, följa detaljerade policies och förbättra sekventiellt beslutsfattande. Think MCP är utformad för att förbättra AI-utvecklingsarbetsflöden genom att exponera explicita resonemangssteg, vilket gör agentbeteende mer transparent och reviderbart. Servern är minimalistisk, standardbaserad och redo att integreras med Claude eller andra agentiska stora språkmodeller.

Lista över promptar

• Inga explicita promptmallar nämns i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

• Inga specifika resurser (enligt MCP-definition) listas eller exponeras av Think MCP-servern.

Lista över verktyg

• think: Låter AI-agenten lägga till en tanke i loggen för strukturerat resonemang. Input: thought (sträng).
• criticize (avancerat läge): Ytterligare verktyg för agenten att kritisera eller reflektera över handlingar eller beslut.
• plan (avancerat läge): Möjliggör för agenten att lägga upp en plan eller en sekvens av steg.
• search (avancerat läge): Låter agenten utföra sökningar, troligen via externa API:er (kräver TAVILY_API_KEY).

Användningsområden för denna MCP-server

• Analys av verktygsutdata: Gör det möjligt för AI att bearbeta och reflektera över resultatet från tidigare verktygsanrop, vilket stödjer robust agentresonemang.
• Policyefterlevnad: Stödjer agenter som arbetar i policyintensiva miljöer genom att låta dem uttryckligen verifiera efterlevnad av riktlinjer i varje steg.
• Sekventiellt beslutsfattande: Underlättar steg-för-steg-planering och resonemang där varje åtgärd bygger på tidigare kontext och förbättrar flerstegsarbetsflöden.
• Agentens självreflektion (avancerat läge): Låter agenter kritisera och förbättra sina egna beslut, vilket främjar självförbättring och felkorrigering.
• Extern sökintegration (avancerat läge): Möjliggör för agenter att söka ytterligare information via API, vilket breddar kontexten för mer informerade beslut.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och Windsurf installerat.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Think MCP-servern i din mcpServers-sektion:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera att MCP-servern är tillgänglig i din agent.

Säkra API-nycklar (avancerat läge):

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

Claude

1. Installera och konfigurera Claude med MCP-serverintegration.
2. Redigera konfigurationsfilen för att inkludera Think MCP:

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

3. Spara och starta om Claude.
4. Bekräfta att MCP-servern är aktiv i Claude-miljön.

API-nycklar: Använd env-sektionen (se Windsurf-exemplet).

Cursor

1. Kontrollera att Cursor har stöd för MCP-integration.
2. Öppna Cursors inställningar eller konfigurationsfil.
3. Lägg till Think MCP i mcpServers-objektet:

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

4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Kontrollera att anslutningen till MCP-servern lyckades.

Cline

1. Installera Cline och leta upp konfigurationsfilen.
2. Lägg till MCP-serverkonfigurationen:

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

3. Spara och starta om Cline.
4. Verifiera att servern körs.

Säkra API-nycklar: Använd env- och inputs-fälten som visas ovan.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer med följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “think-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på dessa tabeller är Think MCP-servern minimalistisk men fokuserad: den implementerar det centrala “think”-resonemangsverktyget och lägger till några avancerade verktyg i utökat läge. Även om den saknar promptmallar och resurseksponering är dess verktygsuppsättning värdefull för agentiskt resonemang. README är tydlig och installationen är enkel. Betyg: 6/10 — användbar för forskning och prototypande, men inte lika funktionsrik som vissa andra MCP-servrar.

MCP-poäng