使用说明

项目简介

Think MCP Server 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 协议的服务器，专注于为agentic LLM提供结构化思考能力。它核心提供了一个 "think" 工具，允许LLM在复杂推理或多步骤工具调用过程中暂停并记录显式思考过程，从而提升LLM的推理和决策质量。此外，该服务器还支持通过插件扩展更多工具，例如 'criticize'（批评）、'plan'（计划）和 'search'（搜索）工具，以满足更高级Agent应用的需求。

主要功能点

Think 工具: 实现 Anthropic 提出的 "think" 工具，帮助 LLM 进行结构化思考和问题分解。
标准 MCP 服务器: 基于 'mcp[cli]' 构建，遵循 MCP 协议标准，易于集成到各种 MCP 客户端。
可扩展工具集: 除了 "think" 工具，还可选支持 "criticize"、"plan" 和 "search" 等工具，增强 LLM 的能力。
灵活配置: 支持通过命令行参数启用高级模式和配置 API 密钥。

安装步骤

环境准备: 确保已安装 Python 3.7 或更高版本。

安装依赖: 使用 pip 安装必要的 Python 包：

pip install mcp[cli] python-dotenv tavily-python

服务器配置

要将 Think MCP Server 集成到 MCP 客户端，您需要配置 MCP 服务器信息。以下是配置示例，请添加到您的 MCP 客户端的服务器配置中：

基本 Think 工具配置 (默认):

{
  "think-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["think-mcp"],
    "enabled": true
  }
}

'server name': 'think-mcp' - 服务器的名称，用于在客户端中标识和引用。
'command': 'uvx' - 启动服务器的命令。这里 'uvx' 是 'mcp[cli]' 提供的用于运行 MCP 服务器的命令。
'args': '["think-mcp"]' - 传递给 'uvx' 命令的参数。'think-mcp' 将运行 'think_mcp/main.py' 中的服务器。
'enabled': 'true' - 指示该服务器已启用并可供客户端使用。

高级工具配置 (包含 criticize, plan, search):

{
  "think-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["think-mcp", "--advanced"],
    "enabled": true,
    "env": {
      "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY"
    }
  }
}

'server name', 'command', 'enabled': 同上。
'args': '["think-mcp", "--advanced"]' - 添加 '--advanced' 参数以启用高级工具模式。
'env': 环境变量配置。
- 'TAVILY_API_KEY': 必填。如果您启用高级模式（包含 'search' 工具），则需要提供 Tavily API 密钥。请替换 '"YOUR_TAVILY_API_KEY"' 为您实际的 Tavily API 密钥。您需要在 Tavily 官网获取 API 密钥。

基本使用方法

启动服务器: 无需手动启动，MCP 客户端会根据配置自动启动 Think MCP Server。
在 Prompt 中使用工具: 在您的 LLM Prompt 中，您可以像调用其他工具一样调用 "think" (或 "criticize", "plan", "search" 如果启用了高级模式) 工具。

Think 工具调用示例:

{
  "tool_calls": [
    {
      "id": "think-tool-1",
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "think",
        "arguments": "{\"thought\": \"用户想要预订机票，我需要先检查用户会员等级以确定行李额度，并确认用户偏好的支付方式。\"}"
      }
    }
  ]
}

LLM 在需要进行结构化思考时，可以生成包含 'think' 工具调用的 JSON 请求发送给 MCP 客户端。Think MCP Server 会接收并记录思考内容，并将结果返回给 LLM。

高级工具使用方法: 类似 "think" 工具，您可以在 Prompt 中调用 "criticize"、"plan" 或 "search" 工具，并根据工具的描述提供相应的参数。例如，调用 "search" 工具进行网页搜索，可以提供 'query' 参数。

{
  "tool_calls": [
    {
      "id": "search-tool-1",
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "search",
        "arguments": "{\"query\": \"北京最近的天气\"}"
      }
    }
  ]
}

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