使用说明

项目简介

Sequential Thinking MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，它实现了一个独特的“顺序思考”工具，旨在帮助大型语言模型 (LLM) 客户端进行更深入、更结构化的思考和问题解决。该服务器不仅托管和管理思考过程中的数据，还集成了多种分析和可视化功能，以增强LLM的推理能力和用户对思考过程的理解。

主要功能点

顺序思考工具: 提供名为 'sequentialthinking' 的工具，允许LLM客户端逐步构建和迭代思考过程，每个“thought”可以依赖于之前的“thoughts”，支持修订和分支，模拟人类的思考流程。
智能分析增强: 集成语义分析、矛盾检测、反思引擎、提示对齐分析和智能最大化模块，为每个“thought”提供质量评估、策略指导、认知偏差检测和改进建议，提升思考的深度和质量。
可视化: 自动生成依赖关系图、概念图和时间线视图，以及提示对齐和进度视图，帮助用户和LLM客户端直观地理解思考过程和进展。
提示语境分析: 能够分析用户输入的初始提示，提取目标、约束、领域、任务类型等元数据，并以此为基础指导和评估后续的思考过程。
工具使用统计: 跟踪工具的使用情况，提供工具使用频率、阶段分布和最近使用记录等统计信息，优化工具使用策略。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/bartoszkula9898/mcp-server-sequential-thinking.git
cd mcp-server-sequential-thinking

安装依赖 确保您已安装 Node.js 和 npm (Node.js 包管理器)。在项目根目录下运行：
```
npm install
```
构建项目 运行以下命令编译 TypeScript 代码：
```
npm run build
```
构建成功后，编译后的 JavaScript 文件将位于 'dist' 目录中。

服务器配置

以下 JSON 配置信息可用于MCP客户端，以连接到 Sequential Thinking MCP服务器。请注意，客户端需要能够执行 'command' 指定的命令。

{
  "server name": "sequential-thinking-server",
  "command": "node",
  "args": [
    "dist/index.js"
  ],
  "transport": "stdio",
  "parameters": {}
}

参数注释:

'"server name"': MCP服务器的名称，用于客户端识别和管理连接。
'"command"': 启动MCP服务器的命令。这里使用 'node' 命令来执行 JavaScript 文件。
'"args"': 传递给 'command' 的参数数组。'"dist/index.js"' 指定了服务器入口文件路径。
'"transport"': 指定MCP客户端和服务器之间通信的传输协议。'"stdio"' 表示使用标准输入/输出流进行通信，这是一种简单且常用的方式。
'"parameters"': 可选参数，此处为空对象，表示没有额外的启动参数。

基本使用方法

启动服务器 使用配置信息中的 'command' 和 'args' 在终端中启动 Sequential Thinking MCP服务器。例如，直接在项目根目录下运行：
```
node dist/index.js
```
服务器将在标准输入/输出流上运行，并输出 "Sequential Thinking MCP Server running on stdio" 表示已启动成功。

客户端调用 'sequentialthinking' 工具 使用 MCP 客户端，通过 'CallToolRequest' 请求调用名为 'sequentialthinking' 的工具。你需要构造符合 'SEQUENTIAL_THINKING_TOOL.inputSchema' 定义的参数，例如：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "CallTool",
  "params": {
    "name": "sequentialthinking",
    "arguments": {
      "thought": "我需要制定一个详细的旅行计划。",
      "nextThoughtNeeded": true,
      "thoughtNumber": 1,
      "totalThoughts": 5
    }
  },
  "id": "1"
}

服务器将处理请求，并返回包含思考结果的 JSON-RPC 响应。后续的思考步骤可以通过增加 'thoughtNumber' 并根据之前的思考结果调整 'thought' 内容进行迭代。

查看分析和可视化结果 服务器在处理每个 "thought" 后，会在控制台输出详细的分析结果、质量反馈、策略指导、可视化图表等信息，帮助用户理解思考过程和改进方向。客户端可以在响应的 'content' 字段中获取结构化的思考数据。

注意: 该服务器主要通过标准输出 (stdout) 和标准错误 (stderr) 输出信息，包括结构化数据 (JSON 格式) 和人类可读的分析、可视化结果。MCP 客户端需要根据实际需求解析和利用这些信息。

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