Think MCP Tool
2025.04.16
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Python结构化推理AI 代理支持开发效率
Think MCP 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）协议的服务器实现，专门为 AI 工作流中的结构化推理提供支持。其核心功能是提供 "think" 工具，帮助 AI 代理在复杂推理或多步骤工具使用过程中暂停并记录显式思考。该工具不会改变环境或数据库，而是将思考记录到日志中，帮助代理处理信息、回溯或遵守详细策略。
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Overview
基本能力
产品定位
Think MCP 是一个为 AI 代理提供结构化推理支持的工具，特别适用于需要复杂推理和多步骤工具使用的场景。
核心功能
- 实现 "think" 工具，允许 AI 代理在复杂推理过程中暂停并记录显式思考。
- 提供 "criticize"、"plan" 和 "search" 等高级工具（在高级模式下）。
- 基于 MCP 协议，易于与 Claude 或其他代理型 LLM 集成。
适用场景
- 工具输出分析（处理先前工具调用的结果）
- 策略密集的环境（验证是否符合指南）
- 顺序决策（每个步骤都基于前一个步骤）
工具列表
- think：记录一个思考到日志中，用于结构化推理。
- criticize（高级模式）：提供批评功能。
- plan（高级模式）：提供计划功能。
- search（高级模式）：提供搜索功能（需要 TAVILY_API_KEY）。
常见问题解答
- 如何启用高级模式？在 MCP 服务器配置中添加
--advanced参数。 - 如何配置搜索功能？需要提供 TAVILY_API_KEY 环境变量。
使用教程
使用依赖
- 需要安装 mcp[cli]。
安装教程
- 确保已安装 Python 和 pip。
- 安装 mcp[cli]：
pip install mcp[cli]
- 配置 MCP 服务器：
"mcpServers": {
"think-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["think-mcp"],
"enabled": true
}
}
调试方式
- 启动 MCP 服务器：
uvx think-mcp
- 检查日志以确保服务器正常运行。
- 在高级模式下启动服务器：
uvx think-mcp --advanced
- 确保 TAVILY_API_KEY 环境变量已设置（如果使用搜索功能）。