关键词

思维模型问题解决智能推荐结构化思考工具平台

项目简介

本项目是思维模型 MCP 服务器，旨在通过标准的 Model Context Protocol（MCP）接口，为AI助手等客户端提供丰富的思维模型库、智能推荐、交互式推理指导和模型创建等功能。它集成了数百种思维模型和方法论，帮助用户系统化思考和解决问题。

主要功能点

  • 丰富的思维模型库: 内含来自决策、系统思考、概率思维等多个领域的数百种经典思维模型。
  • 智能模型推荐: 根据您当前的问题特征，自动推荐最适合的思维模型或方法论。
  • 交互式推理指导: 引导您进行结构化思考，一步步深入分析复杂问题并生成推理路径。
  • 学习与适应: 通过收集用户反馈，系统能够不断优化模型推荐算法和服务质量。
  • 模型创建与管理: 允许您创建全新的思维模型或组合现有模型，以满足个性化需求。
  • 全面的工具集: 提供浏览、搜索、获取详情、统计、反馈等多种工具，方便客户端调用。

安装步骤

如果您想在本地运行此服务器：

  1. 克隆项目仓库: 
    git clone https://github.com/lanyijianke/thinking_models_mcp.git
  2. 进入项目目录: 
    cd thinking_models_mcp
  3. 安装依赖: 
    npm install
  4. 编译项目: 
    npm run build
    这将生成可在 Node.js 环境中运行的 JavaScript 文件到 'dist' 目录。

服务器配置 (供MCP客户端使用)

为了让支持 MCP 协议的客户端（如 Cursor、Claude 桌面版、VS Code 的 Claude 扩展等）连接到此服务器，您需要在客户端的配置文件中添加服务器信息。以下是常见的配置格式示例，请根据您实际运行服务器的方式和路径进行调整，并参考您的 MCP 客户端文档以获取具体的配置方法和文件位置：

  • 方式一：使用本地 Node.js 直接运行编译后的文件

    在客户端的 MCP 服务器配置部分（例如 'mcpServers' 或 'additionalToolServers'），添加如下配置：

    {
  // ... 其他 MCP 服务器配置或客户端已有配置 ...
  "thinking-models": { // 您可以自定义此服务器的名称，客户端将使用此名称引用它
    "command": "node", // 启动服务器的命令行程序
    "args": [
      "YOUR_ACTUAL_PATH/thinking_models_mcp/dist/thinking_models_server.js" // 替换为您的思维模型服务器项目下编译后文件 (thinking_models_server.js) 的绝对路径
    ]
  }
  // ... 其他配置 ...
}

  • 方式二：使用 npx 从 npm 包运行服务器 (如果已发布到 npm)

    如果思维模型服务器已发布到 npm 仓库，您可以使用 'npx' 命令来运行它，无需全局安装。

    {
  // ... 其他 MCP 服务器配置或客户端已有配置 ...
  "thinking-models": { // 您可以自定义此服务器的名称
    "command": "npx", // 使用 npx 命令
    "args": [
      "--yes", // 自动确认 npx 可能提出的安装提示
      "@thinking-models/mcp-server", // 替换为实际发布到 npm 的包名
      "--data-dir", // 参数：指定服务器存储数据（如学习状态、新创建模型）的本地目录
      "YOUR_LOCAL_DATA_DIRECTORY_PATH" // 替换为您希望服务器存储数据的本地路径
      // 您也可以在此处指定包版本，例如 "@thinking-models/mcp-server@latest" 或 "@thinking-models/[email protected]"
    ]
  }
  // ... 其他配置 ...
}

    请务必将示例中的路径替换为您系统中的实际路径。

基本使用方法

  1. 根据上述说明，将思维模型 MCP 服务器配置到您的 MCP 客户端中。
  2. 启动您的 MCP 客户端。客户端通常会自动检测并启动配置好的 MCP 服务器（在 Stdio 模式下）。
  3. 在客户端的交互界面中，通过对话或使用客户端提供的工具调用功能，调用思维模型服务器提供的工具。例如：
    • 您可以尝试调用 'get-server-version' 工具来验证服务器是否正常工作。向您的AI助手或客户端输入类似请求（具体格式取决于客户端）：'请调用 "thinking-models" 服务器的 "get-server-version" 工具。'
    • 调用 'list-models' 工具获取模型列表：'请调用 "thinking-models" 服务器的 "list-models" 工具，参数为 {"lang": "zh", "limit": 5}。'
    • 调用 'recommend-models-for-problem' 工具获取推荐：'请调用 "thinking-models" 服务器的 "recommend-models-for-problem" 工具，参数为 {"problem_keywords": ["决策", "不确定性"], "lang": "zh"}。'
  4. 服务器将处理请求并返回结果，客户端会展示这些结果。

注意事项

  • 服务器通过标准输入/输出 (Stdio) 与客户端通信，这通常由 MCP 客户端自动管理。
  • 模型数据文件默认存储在项目目录下的 'thinking_models_db' 文件夹中。
  • 学习系统状态数据（如用户反馈、知识缺口）默认存储在项目目录下的 'data' 文件夹中，或由 '--data-dir' 参数指定。

信息

分类

AI与计算

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