关键词

LLM推理增强结构化思考思维记录Claude工具上下文管理

项目简介

MCP 思考工具服务器 (MCP Think Tool Server) 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，它实现了一个“思考 (think)”工具，旨在提升大型语言模型 (LLM) 在复杂推理任务中的表现。该工具的核心思想是为 LLM 提供一个结构化的思考空间，使其能够在解决复杂问题时，显式地记录和管理其思维过程。通过记录思考步骤、回顾思考历史和分析思考模式，该工具可以帮助 LLM 更好地进行策略规划、长链推理和问题分解。

主要功能点

  • 结构化思考空间: 为 LLM 提供一个专用的、结构化的环境来逐步分解和解决复杂问题。
  • 思考过程记录: 详细记录 LLM 的每一个思考步骤，并带有时间戳，方便后续追踪和分析。
  • 思考历史回顾: 允许 LLM 随时回顾之前的思考过程，以便于记忆和上下文理解。
  • 思考统计分析: 提供关于思考过程的统计数据，例如思考次数、平均思考长度等，帮助分析 LLM 的思考模式。
  • 思考记录清空: 支持清空当前的思考记录，为新的任务提供一个干净的思考环境。

安装步骤

  1. 确保您的系统已安装 Python 3.10 或更高版本。
  2. 使用 pip 包管理器安装 MCP 思考工具服务器： 
    pip install mcp-think-tool

服务器配置

为了让 MCP 客户端（如支持 MCP 协议的 LLM 应用）能够使用 MCP 思考工具服务器，您需要在客户端的 MCP 配置文件中添加针对该服务器的配置信息。以下是一个典型的 JSON 格式配置示例，您需要将其添加到您的 MCP 客户端配置文件中。

{
  "think": {
    "command": "/home/xxx/.local/bin/mcp-think-tool",
    "args": [],
    "type": "stdio",
    "pollingInterval": 30000,
    "startupTimeout": 30000,
    "restartOnFailure": true
  }
}

配置参数说明：

  • 'server name (think)': 服务器名称，此处定义为 "think"，客户端通过此名称引用该服务器。
  • 'command': MCP 思考工具服务器的启动命令。请将其替换为 'mcp-think-tool' 可执行文件的实际路径。通常情况下，如果您使用 pip 安装，该文件位于 Python 的用户本地 bin 目录下，例如 '/home/xxx/.local/bin/mcp-think-tool'。您可以使用 'which mcp-think-tool' 命令查找其具体路径。
  • 'args': 启动命令的参数列表。当前配置为空列表，表示启动服务器时不需要额外的命令行参数。
  • 'type': 服务器与客户端之间的通信协议类型。此处设置为 'stdio'，表示使用标准输入输出流进行通信。这是最常用的简单协议类型。
  • 'pollingInterval': 客户端轮询服务器状态的间隔时间，单位为毫秒。例如，'30000' 表示 30 秒轮询一次。
  • 'startupTimeout': 客户端等待服务器启动的最大超时时间，单位为毫秒。例如，'30000' 表示如果服务器在 30 秒内未启动成功，则认为启动失败。
  • 'restartOnFailure': 布尔值，指示当服务器意外退出或发生错误时，客户端是否自动重启服务器。'true' 表示自动重启，'false' 表示不重启。

请根据您的实际环境配置 'command' 字段，确保指向正确的 'mcp-think-tool' 可执行文件路径。

基本使用方法

配置完成后，您的 MCP 客户端（例如，集成 MCP 功能的 LLM 应用或平台）就可以通过 MCP 协议与 MCP 思考工具服务器进行交互。LLM 可以调用以下工具来使用思考工具服务器提供的功能：

  • 'think(thought: str)': 让 LLM 记录一个思考片段。客户端需要提供一个字符串 'thought' 作为参数，表示 LLM 的思考内容。服务器会将该思考内容记录下来，并返回确认信息。
  • 'get_thoughts()': 让 LLM 获取当前会话中记录的所有思考历史。服务器将返回一个包含所有已记录思考片段的字符串，方便 LLM 回顾之前的思考过程。
  • 'clear_thoughts()': 让 LLM 清空当前会话中记录的所有思考历史。服务器将清空思考记录，并返回清空成功的消息。
  • 'get_thought_stats()': 让 LLM 获取关于思考过程的统计信息。服务器将返回一个 JSON 格式的字符串，包含思考总数、平均思考长度等统计数据。

具体的工具调用方式取决于您使用的 MCP 客户端的具体实现和 API。通常，您需要在 LLM 的 Prompt 中指示其调用相应的工具，并根据工具的描述提供必要的参数。

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