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Atom of Thoughts MCP

MCP Server

@smithery/cli

Atom of Thoughts (AoT) 是一个基于分解的推理框架,通过将复杂问题分解为独立的、可重用的原子思维单元来解决问题,适用于需要复杂推理和高可靠性的场景。

工具数

3

提示词数

0

GitHub Stars

58

资源数

0
JavaScriptClaude云端部署Claude DesktopClaudeCline

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

kbsooo

提供方

kbsooo

最后核验

2026/5/17 20:47

运行时

Node.js

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

npx -y @smithery/cli install @kbsooo/mcp_atom_of_thoughts --client claude

详细介绍

思想之原子(AoT)

](https://mseep.ai/app/kbsooo-mcp-atom-of-thoughts)

](https://smithery.ai/server/@kbsooo/mcp_atom_of_thoughts)

![Verified on MseeP](https://mseep.ai/app/672e0733-4c20-461f-b9cf-59ec2c9dafff)

Atom of Thoughts的模型上下文协议(MCP)服务器实现,这是一个基于分解的推理框架。

备注:本实施基于研究论文 “马尔可夫LLM测试时间尺度的思想之原子” (滕等,2025)。

MCP.so

韩语说明

英文文档

该存储库实现了Atom of Thoughts(AoT),这是一个基于分解的推理框架,作为模型上下文协议(MCP)服务器。该实现基于本文中提出的概念 “马尔可夫LLM测试时间尺度的思想之原子” (滕等,2025)。

可用工具

提供了两个主要工具:

  1. AoT(完整版):一个完整的Atom of Thoughts工具,具有全面的深度分析和复杂问题解决能力。
  2. AoT轻型版:经过优化的精简版本,可实现更快的处理速度和更快的结果。

AoT灯:轻量化版本

AoT灯专为在时间敏感的情况下更快地处理而设计:

  • 主要特点:

- 最大深度较低(3而不是5),处理速度更快 - 简化验证过程 - 高置信度假设的即时结论建议 - 减少计算开销和响应有效载荷 - 针对速度而非详尽分析进行了优化

  • 用例:

- 需要原子思维组织的快速头脑风暴会议 - 解决时间敏感的问题,速度优先于详尽的分析 - 不需要深度分解的更简单的推理任务 - 在使用完整AoT进行深入分析之前进行初步探索 - 响应时间很重要的学习或演示目的

用例

Atom of Thoughts在以下情况下有效:

  • 解决需要复杂推理的问题
  • 生成需要从多个角度验证的假设
  • 在准确性至关重要的场景中得出高置信度结论
  • 尽量减少关键任务中的逻辑错误
  • 需要多个验证步骤的决策

原子类型

AoT使用五种类型的原子:

  1. 前提:解决问题的基本假设或给定信息
  2. 推理:基于其他原子的逻辑推理过程
  3. 假设:拟议的解决方案或中间结论
  4. 验证:评估其他原子(尤其是假设)有效性的过程
  5. 结论:验证的假设或最终问题解决方案

核心功能

1.分解收缩机制

一种将原子分解成更小的子原子并在验证后将其收缩回来的机制。

  • 分解:将复杂原子分解成更小的亚原子。

- startDecomposition(atomId):开始原子分解 - addToDecomposition(decompositionId, atomId):向分解中添加子原子 - completeDecomposition(decompositionId):完成分解过程

  • 收缩:一旦所有子原子都得到验证,就收缩回原始原子。

- 根据子原子的置信水平计算原始原子的置信度 - 自动建议高置信度验证假设的结论

2.自动终止机制

  • 当达到最大深度或找到高置信度结论时自动终止。
  • getTerminationStatus():返回当前终止状态和原因
  • getBestConclusion():以最高的置信度返回结论

参数说明

  • atomId:原子的唯一标识符(例如“A1”、“H2”)
  • 内容:原子的实际含量
  • 原子类型:原子类型(前提、推理、假设、验证、结论之一)
  • 依赖项:此原子所依赖的其他原子的ID列表
  • 信心:此原子的置信水平(0-1之间的值)
  • 已验证:此原子是否已验证
  • 深度:该原子在分解收缩过程中的深度水平

使用方法

  1. 理解问题并定义必要的前提原子
  2. 基于前提创建推理原子
  3. 基于推理创建假设原子
  4. 创建验证原子来验证假设
  5. 基于已验证的假设得出结论
  6. 必要时使用原子分解进行更深入的探索
  7. 给出高置信度结论原子作为最终答案

比较顺序思维和原子思维(需要更多测试)

将两种思维工具应用于同一主题后,观察到以下差异和表现特征:

结构差异

顺序思维:

  • 线性思维过程:从一个思维到下一个思维依次进行
  • 提前预测想法总数
  • 每个思考阶段都建立在前几个阶段的基础上

思想之原子:

  • 非线性网络结构:多个思维单元(原子)通过依赖关系相互连接
  • 根据原子类型形成系统结构(前提、推理、假设、验证、结论)
  • 明确评估每个原子的置信水平

比较优势

顺序思维优势:

  • 直觉流:类似于自然的人类思维过程
  • 简单性:简单的结构允许快速应用于直接的问题
  • 灵活性:可以在思考过程中修改之前的阶段或改变方向

思想之原子的优势:

  • 置信度评估:明确衡量每个想法的置信度,以提高结论的有效性
  • 验证过程:通过系统验证阶段评估假设
  • 依赖跟踪:清楚地跟踪哪些前提或推理影响了特定的结论
  • 并行处理:可以同时考虑多个思维原子

效率和准确性

效率:

  • 顺序思维:对简单问题更有效,思维进展更快
  • Atom of Thoughts:对复杂问题更有效,但在构建系统结构方面有初始开销

准确度:

  • 顺序思维:随着思维过程的深入,前一阶段错误累积的可能性
  • Atom of Thoughts:通过验证阶段和置信度评估降低错误可能性,得出更可靠的结论

按目的划分的适用性

适合顺序思维的案例:

  • 简单到中等复杂的问题
  • 时间有限的情况
  • 当需要自然的故事讲述或解释时

适用于Atom of Thoughts的案例:

  • 高度复杂的问题
  • 准确性和可靠性至关重要的情况
  • 需要从多个角度验证的假设
  • 具有复杂依赖关系的推理

结论

这两种工具都有助于提高人工智能的推理能力,但适当的工具因问题的性质和要求而异。当需要直观和快速的思维过程时,顺序思维很有用,而Atom of Thoughts更适合需要系统验证和高可靠性的复杂问题。

命令工具(atomcommands)

一个命令工具,用于控制思想原子的分解收缩机制和自动终止。

可用命令:

  1. 分解:将指定原子分解为更小的子原子

- 必需参数: atomId

  1. 完全分解:完成正在进行的分解过程

- 必需参数: decompositionId

  1. 终止_状态:检查当前AoT流程的终止状态
  2. 最佳结论:以最高的置信度得出经过验证的结论
  3. set_max深度:更改最大深度限制

- 必需参数: maxDepth

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装Atom of Thoughts for Claude Desktop 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @kbsooo/mcp_atom_of_thoughts --client claude

MCP服务器配置

要使用Atom of Thoughts MCP服务器,您需要在Claude Desktop或Cline MCP设置中注册它。以下是一个示例配置:

{ 
  "mcpServers": { 
    "atom-of-thoughts": { 
      "command": "node", 
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/atom-of-thoughts/build/index.js"], 
      "disabled": false, 
      "autoApprove": [] 
    } 
  } 
}

替换 /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER 使用系统上项目的实际绝对路径。保存配置后,重新启动Claude Desktop或Cline以使用Atom of Thoughts MCP服务器。

有关详细的实现和代码级文档,请参阅此存储库中的源代码。

韩语说明

思想的原子란?

Atom of Thoughts(AoT)是将复杂问题分解为独立的、可重复使用的原子单元思维来解决问题的工具。与传统的顺序思维方式不同,该工具由思维的基本单位“原子”相互依赖地组成,以实现更强大的问题解决。该实现基于论文“Atom of Thoughts for Markov LLM Test-Time Scaling”(Teng et al.,2025)中的概念。

提供的工具

目前有两个主要工具可用:

  1. AoT(完整版):Atom of Thoughts工具,具有深入分析和复杂故障排除的完整功能。
  2. AoT-light(轻量级版本):为更快的处理和更快的结果而优化的轻量级版本。

AoT-light:轻量级版本

AoT-light是一款轻量级版本,专为在时间紧迫的情况下更快地处理而设计:

  • 主要功能:

- 设置较低的最大深度(3而不是5),加快处理速度 - 简化的验证过程 - 关于高可靠性假设的即时结论建议 - 减少计算开销和响应数据 - 优化速度而不是彻底分析

  • 使用方案:

- 需要配置原子思维的快速头脑风暴会议 - 解决速度比全面分析更敏感的时间问题 - 不需要深入分析的简单推论工作 - 使用整个AoT进行深入分析前的初步探索 - 学习或演示响应时间非常重要

使用方案

在以下情况下,使用Atom of Thoughts是有效的:

  • 解决需要复杂推理的问题
  • 从多个角度创建需要验证的假设
  • 在准确度很重要的问题上得出可靠的结论
  • 需要尽量减少逻辑错误的操作
  • 需要多阶段验证的决策

原子类型

Atom of Thoughts使用五种类型的原子:

  1. premise(前提):解决问题的基本假设或给定信息
  2. reasoning(推论):基于其他原子的逻辑推理过程
  3. hypothesis(假设):建议可能的解决方案或中间结论
  4. verification(验证):评估其他原子(特别是假设)有效性的过程
  5. 结论(结论):经验证的假设或最终解决方案

核心功能

1.分解-收缩机制(Decomposition-Contraction)

将原子分解为更小的子原子,验证后再收缩的机制。

  • 原子分解(Decomposition):将复杂原子分解为更小的子原子。

- startDecomposition(atomId):开始原子分解 - addToDecomposition(decompositionId, atomId):将子原子添加到分解 - completeDecomposition(decompositionId):分解过程完成

  • 原子收缩(Contraction):如果所有子原子都经过验证,将重新收缩到原来的原子。

- 根据子原子的可信度计算原始原子的可信度 - 如果是经过验证的假设,并且具有可信度,则会自动提出结论。

2.自动终止机制(Automatic Termination)

  • 如果达到最大深度(depth)或找到置信度较高的结论,则自动关闭。
  • getTerminationStatus():返回当前的结束状态和原因
  • getBestConclusion():返回置信度最高的结论

参数说明

  • atomId:原子的唯一标识符(例如“A1”、“H2”等)
  • 内容:原子的实际内容
  • 原子类型:原子类型(premission,reasoning,hypothesis,verification,condition之一)
  • 依赖项:此原子所依赖的其他原子的ID列表
  • 信心:该原子的可信度(0到1之间的值)
  • 已验证:此原子是否已验证
  • 深度:此原子的深度(分解-收缩过程中的深度级别)

使用方法

  1. 理解问题并定义必要的前提原子
  2. 基于前提生成推理原子
  3. 基于推论生成假设原子
  4. 生成验证假设的原子
  5. 基于验证的假设导出结论(congression)原子
  6. 必要时使用原子分解(decomposition)进行更深入的导航
  7. 提供高可靠性的结论原子作为最终答案

Sequential Thinking和Atom of Thoughts比较(需要进一步测试)

将两种思考工具应用于同一主题后,观察到的差异和性能特性如下:

结构差异

顺序思维:

  • 线性思维过程:从一个事故到下一个事故依次进行
  • 预估总事故数
  • 每个事件步骤都基于上一个步骤构建。

思想之原子:

  • 非线性,网络结构:多个事故单元(原子)具有依赖关系
  • 根据原子类型(前提、推论、假设、验证、结论)形成体系结构
  • 明确评估每个原子的可靠性水平

比较优势

Sequential Thinking的优势:

  • 直观的流程:类似于自然的人类思维过程
  • 简单:结构简单,可快速应用于直观问题
  • 灵活性:在思考过程中,您可以修改或更改上一步的方向

思想的原子강점:

  • 可信度评估:通过明确衡量每个事件的可信度,提高结论的有效性
  • 验证过程:通过系统验证阶段评估假设
  • 依赖性跟踪:明确跟踪哪些前提或推论影响了特定结论
  • 并行处理:可同时考虑多个事故源

效率和准确性

效率:

  • Sequential Thinking:对简单问题更有效,思维速度更快
  • Atom of Thoughts:在复杂的问题上效率更高,但有创建系统结构的初始开销

准确性:

  • Sequential Thinking:思考过程越深入,在前一阶段累积错误的可能性就越大
  • Atom of Thoughts:通过验证阶段和可信度评估降低错误可能性,得出更可靠的结论

针对特定目的的适用性

如果适合Sequential Thinking:

  • 简单或中等复杂的问题
  • 有时间限制的情况
  • 如果需要自然的故事讲述或说明

如果适合Atom of Thoughts:

  • 非常复杂的问题
  • 准确性和可靠性至关重要
  • 需要从多个角度进行验证的假设
  • 有复杂依赖关系的推论

结论

这两个工具都可以帮助提高人工智能的推理能力,但适当的工具取决于问题的性质和要求。Sequential Thinking在需要直观快速的思维过程时非常有用,Atom of Thoughts更适合需要系统验证和高可靠性的复杂问题。

命令工具(atomcommands)

Atom of Thoughts的分解-收缩机制和控制自动终止的命令工具。

可用命令:

  1. 分解:将指定的原子分解为更小的子原子。

- 所需参数: atomId

  1. 完全分解:完成正在进行的分解过程。

- 所需参数: decompositionId

  1. 终止_状态:检查当前AoT进程的结束状态。
  2. 最佳结论:获得最高可信度的经验证的结论。
  3. set_max深度:更改最大深度限制。

- 所需参数: maxDepth

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装Atom of Thoughts for Claude Desktop 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @kbsooo/mcp_atom_of_thoughts --client claude

如何设置MCP服务器

要使用Atom of Thoughts MCP服务器,必须在Claude Desktop或Cline的MCP设置中注册服务器。以下是服务器配置示例:

{ 
  "mcpServers": { 
    "atom-of-thoughts": { 
      "command": "node", 
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/atom-of-thoughts/build/index.js"], 
      "disabled": false, 
      "autoApprove": [] 
    } 
  } 
}

在上面的设置中 /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER请更改为实际项目所在的绝对路径。保存设置后重新启动Claude Desktop或Cline,Atom of Thoughts MCP服务器即可使用。

目录标签

目录标签

JavaScriptClaude云端部署推理框架本地部署复杂问题解决原子思维验证机制非线思维

支持客户端

Claude DesktopClaudeCline

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Node.js

部署方式(deploymentType,部署类型)

remote-capable

来源包(packageName,安装包名)

@smithery/cli

工具数量(toolCount,工具数)

3

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiononeremote-capable

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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