Think MCP 服务器

“Think” MCP 服务器的作用是什么？

Think MCP 是一种 MCP（模型上下文协议）服务器实现，为代理型 AI 工作流提供了 “think” 工具以实现结构化推理。受 Anthropic 工程研究启发，该服务器让 AI 助手在复杂工具使用或多步推理时可以暂停并显式地记录自己的思考过程。通过集成 “think” 工具，代理能够分析工具输出、回溯决策、遵循详细策略并提升顺序决策能力。Think MCP 旨在通过暴露显式推理步骤，增强 AI 开发流程，使代理行为更加透明且可审计。该服务器简洁、基于标准，适合与 Claude 或其他代理型大语言模型集成。

提示词列表

• 仓库或文档中未提供显式提示词模板。

资源列表

• Think MCP 服务器未列出或暴露任何特定资源（MCP 定义）。

工具列表

• think：允许 AI 代理将思考记录追加到日志，用于结构化推理。输入：thought（字符串）。
• criticize（高级模式）：为代理提供批判或反思行为/决策的额外工具。
• plan（高级模式）：让代理能够规划步骤或行动序列。
• search（高级模式）：允许代理执行搜索操作，通常依赖外部 API（需 TAVILY_API_KEY）。

MCP 服务器的应用场景

• 工具输出分析：支持 AI 处理和反思前序工具调用结果，助力健壮的代理推理。
• 策略合规：帮助代理在政策严格环境下，每一步都能显式核查合规性。
• 顺序决策：促进逐步规划与推理，每个动作都基于前文上下文，提升多步工作流。
• 代理自我批判（高级模式）：允许代理自我批判和改进决策，促进自我提升与纠错。
• 外部搜索集成（高级模式）：赋能代理通过 API 搜索更多信息，拓展决策上下文。

如何配置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 Windsurf。
2. 找到你的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 部分添加 Think MCP 服务器：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 检查你的代理中 MCP 服务器是否可用。

API 密钥安全配置（高级模式）：

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

Claude

1. 安装并配置支持 MCP 服务器集成的 Claude。
2. 编辑配置文件，添加 Think MCP：

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

3. 保存并重启 Claude。
4. 在 Claude 环境内确认 MCP 服务器已激活。

API 密钥：配置请参考上方 Windsurf 示例的 env 部分。

Cursor

1. 确认 Cursor 支持 MCP 集成。
2. 打开 Cursor 的设置或配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Think MCP：

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

4. 保存更改并重启 Cursor。
5. 检查 MCP 服务器连接是否成功。

Cline

1. 安装 Cline 并找到配置文件。
2. 添加 MCP 服务器配置：

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

3. 保存并重启 Cline。
4. 验证服务器是否在运行。

API 密钥安全配置：如上所示，使用 env 和 inputs 字段。

在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其与 AI 代理连接：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可将该 MCP 作为工具，访问其全部功能。请注意将 “think-mcp” 替换为你的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

从以上表格看，Think MCP 服务器简洁但专注：实现了核心的 “think” 推理工具，并在增强模式下扩展了部分高级工具。虽未提供提示词模板和资源暴露，但其工具集对代理型推理场景极具价值。README 说明清晰，安装配置简明。评分：6/10 —— 适合研究与原型开发，但功能上不如部分更丰富的 MCP 服务器。

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