结构化思维MCP服务器
设置
在Claude Desktop、Cursor或其他MCP客户端中设置工具配置，如下所示：
{
"structured-thinking": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "structured-thinking"]
}
}概述
思维质量分数
当LLM捕捉到一个想法时，它会为该想法分配一个介于0和1之间的质量分数。该分数与思维阶段结合使用，为法学硕士如何“引导”其思维过程提供“元认知”反馈。
思维阶段
每个想法都标有一个阶段（例如，问题定义、分析、构思），以帮助管理LLM思维过程的生命周期。在当前的实施中，这些阶段起着非常重要的作用。实际上，如果LLM在给定阶段花费的时间过长，或者在当前阶段有低质量的想法，服务器将向LLM提供反馈，以“引导”其思维转向其他阶段，或者至少转向当前阶段非典型的思维策略。（例如，在演绎模式下，将鼓励法学硕士考虑更多创造性的想法。）
思想分支
LLM可以从特定的思想中产生“分支”，并行探索不同的推理路线。每个分支都被单独跟踪，让您可以管理多个解决方案或想法共存的场景。
内存管理
服务器维护LLM最近十个想法的“短期”记忆缓冲区，以及可以根据标签检索的想法的“长期”记忆，以总结LLM在给定主题上的整个思维过程历史。
局限性
朴素元认知监控
目前，质量指标和元认知反馈是从应用于单个自我报告质量分数的幼稚阶段乘数中机械地得出的。
作为未来工作的一部分，我计划添加更复杂的元认知反馈，包括对思维内容的语义分析、思维验证过程以及对推理错误的更智能监控。
缺乏用户界面
目前，服务器将所有想法存储在内存中，不会将它们持久化到文件或数据库中。也没有用于查看思维空间或可视化思维导图的用户界面。
作为未来工作的一部分，我计划整合一个简单的可视化客户端，以便用户可以观察思维图的演变。
MCP工具
服务器公开了以下MCP工具：
捕获_思考
在思想史中创建一个思想，并使用关于思想类型、质量、内容以及与其他思想关系的元数据。
参数：
thought当前思想的内容thought_number：序列中的当前位置total_thoughts：预期思考总数next_thought_needed：是否应该有另一种想法stage：当前思维阶段（例如，“问题定义”、“分析”）is_revision（可选）：这是否修改了之前的想法revises_thought（可选）：正在修改的思考次数branch_from_thought（可选）：新思维分支的起点branch_id（可选）：当前分支的标识符needs_more_thoughts（可选）：是否需要额外思考score（可选）：质量分数（0.0至1.0）tags（可选）：思想的类别或标签
复习思考
用关于思想类型、质量、内容以及与其他思想关系的元数据修改思想史中的思想。
参数：
thought_id：要修改的想法的ID- 参数来自
capture_thought
检索_相关_想法
从与指定想法共享标签的长期存储中检索想法。
参数：
thought_id：用于检索相关想法的想法ID
get_thinking_summary
对整个思考过程进行全面总结。
清晰思考历史
清除所有记录的想法并重置服务器状态。
许可证
麻省理工学院