Branch Thinking MCP Server 使用说明

项目简介

Branch Thinking MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器,旨在帮助大型语言模型 (LLM) 更好地进行结构化思考和问题解决。它通过管理多个“思维分支”,允许 LLM 在不同的思考路径之间切换、关联,并从中提取洞察,从而提升思考的深度和广度。

主要功能点

  • 多分支思维管理: 支持创建和管理多个独立的思维分支,每个分支代表一种思考路径。
  • 分支导航: 允许 LLM 列出、聚焦和查看不同思维分支的历史记录,方便在不同思路之间切换和回顾。
  • 交叉引用: 支持在不同分支之间建立关联,例如将一个分支的想法与另一个分支的想法联系起来,形成更全面的理解。
  • 洞察生成: 能够从关键的想法中自动生成洞察,帮助 LLM 提炼核心观点。
  • 优先级追踪: 跟踪不同分支的优先级,以便 LLM 优先关注更有价值的思考方向。

安装步骤

  1. 下载仓库代码: 将 'branch-thinking-mcp' 仓库的代码下载到本地。
  2. 安装依赖: 在项目根目录下打开终端,运行以下命令安装所需的 npm 包:
    npm install
  3. 构建项目: 运行以下命令编译 TypeScript 代码:
    npm run build
    构建成功后,会在项目根目录下生成 'dist' 目录,其中包含编译后的 JavaScript 代码。

服务器配置

要将 Branch Thinking MCP Server 集成到 MCP 客户端(例如 Claude),您需要配置客户端的配置文件。以 'claude_desktop_config.json' 为例,您需要添加如下配置信息。 请将 '/your-custom-mcp-dir-here/branch-thinking/dist/index.js' 替换为您实际存放 'branch-thinking-mcp' 项目的路径。

"branch-thinking": {
  "command": "node",
  "args": [
    "/your-custom-mcp-dir-here/branch-thinking/dist/index.js"
  ]
}
  • '"branch-thinking"': 工具的名称,在客户端配置中用于标识该工具。
  • '"command": "node"': 启动服务器的命令,这里使用 Node.js 运行 JavaScript 文件。
  • '"args"': 启动命令的参数,这里指定了编译后的服务器入口文件路径。 请务必根据您的实际项目路径修改此配置。

注意: MCP 客户端会读取此配置信息,并根据配置启动 Branch Thinking MCP Server,从而建立连接并使用该工具。您无需手动运行服务器,客户端会自动管理服务器的启动和连接。

基本使用方法

Branch Thinking MCP Server 通过名为 'branch-thinking' 的工具提供功能。在与配置了该工具的 LLM 对话时,您可以指示 LLM 使用 'branch-thinking' 工具来进行多分支思考。

触发工具使用的提示示例:

  • "让我们逐步思考这个问题,使用分支思考工具。"
  • "在得出结论之前,先用不同的思路分支思考一下。"
  • "请使用链式思考,并用分支思考工具记录过程。"

工具命令:

'branch-thinking' 工具支持以下命令,您可以在提示词中指示 LLM 使用这些命令来管理思维分支:

  • 'list': 列出当前所有的思维分支及其状态。
  • 'focus [branchId]': 将焦点切换到指定的思维分支 'branchId'。
  • 'history [branchId]': 查看指定思维分支 'branchId' 的历史思考记录。 如果不指定 'branchId',则查看当前活跃分支的历史记录。

示例对话 (假设与 Claude 对话):

用户: "我需要分析一下提高网站用户参与度的方法,请逐步思考。"

Claude (可能使用 branch-thinking 工具): "好的,我将使用分支思考工具来逐步分析。首先,我列出当前的分支状态:\n\n

tool_code\nbranch-thinking list\n
"

Claude (工具返回结果): "

tool_code\nCurrent Branches:\n  branch-1 [active] - 开始分析提高用户参与度的方法...\n
\n\n目前只有一个活跃分支 'branch-1'。接下来,我将在这个分支中思考一些初步的想法。"

用户: "切换到新的分支,专门思考内容优化方向。"

Claude (可能使用 branch-thinking 工具): "好的,我将创建一个新的分支来专门思考内容优化。并切换到这个分支:\n\n

tool_code\nbranch-thinking focus branch-2\n
" (实际上应该是先创建分支,这里简化了,工具会自动创建新分支如果focus不存在的分支ID,或者在实际使用中客户端会先让工具创建分支再focus,取决于工具的具体实现和客户端的prompting策略)

Claude (工具返回结果): "

tool_code\nfocus branch-2\n
\n\n现在我专注于 'branch-2' 分支,开始思考内容优化方向..."

通过以上方式,您可以引导 LLM 使用 Branch Thinking MCP Server 进行更结构化和深入的思考。

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分类

AI与计算