项目简介

该服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端应用，专门设计用于辅助大型语言模型（LLMs）执行质量保证（QA）和验证任务。它将复杂的验证过程分解为一系列可管理的步骤，并为每个步骤智能推荐最有效的MCP工具。

主要功能点

• 循序渐进的任务分解： 将QA或验证任务拆分成逻辑步骤。
• 智能工具推荐： 为每个步骤推荐可用的MCP工具，并提供使用理由和置信度评分。
• 流程指导： 提供每个步骤的预期结果和进入下一步的条件。
• 进程追踪： 跟踪当前进度、已完成步骤和剩余步骤。
• 支持分支和修订： 允许探索不同的解决方案路径或修正先前的思考。
• 多种专业工作流： 内置了版本验证、语法验证、兼容性检查等常见QA场景的工作流。

安装步骤

1. 确保您已安装 Node.js 和 pnpm。
2. 从GitHub克隆项目仓库。
3. 打开终端，进入项目目录。
4. 运行命令安装依赖：'pnpm install'
5. 运行命令构建项目：'pnpm build'

服务器配置

该MCP服务器用于被支持MCP协议的客户端（如某些大型语言模型客户端）连接和使用。客户端需要配置该服务器的启动方式。典型的客户端配置会包括：

• 服务器名称 (server name)： 用于在客户端中标识该服务器的名称，例如 'mcp-sequentialthinking-qa'。
• 启动命令 (command)： 执行服务器的命令行程序，通常是 'npx'。
• 启动参数 (args)： 传递给启动命令的参数，用于运行该服务器。例如，'-y mcp-sequentialthinking-qa' 会指示 'npx' 运行该已发布的npm包。在某些环境下，可能需要更复杂的参数来确保Node.js环境正确。

具体的配置应添加到您的MCP客户端的服务器设置中，采用JSON格式。

基本使用方法

配置完成后，您的MCP客户端（LLM）即可通过MCP协议与该服务器通信。大型语言模型客户端会调用该服务器暴露的名为 'sequentialthinking_qa' 的工具，并提供当前的思考内容、步骤编号等信息作为输入。服务器接收到调用后，会根据输入的思考内容和所属工作流，返回下一步的建议、推荐使用的工具列表（如 'read_file', 'execute_command', 'tavily_search' 等通用工具）及其详细信息（如理由、置信度），以及后续步骤的指引。LLM客户端可以根据服务器的推荐，决定调用其他相应的MCP工具来执行实际的操作（如读取文件内容、执行命令、搜索网络）。