顺序思维MCP服务器（Python实现）
使用官方模型上下文协议（MCP）Python SDK的顺序思维MCP服务器的Python实现。该服务器为解决问题和分析提供了详细的、循序渐进的思维过程。
特性
- 将复杂问题分解为可管理的步骤
- 随着理解的加深，修改和完善想法
- 分支到其他推理路径
- 动态调整想法总数
- 生成并验证解决方案假设
用法
直接运行
uv --directory "/path/to/sequential-thinking-mcp" run main.py开发模式
对于开发和测试，您可以使用MCP CLI工具：
# Install MCP CLI tools
pip install "mcp[cli]"
# Run in development mode
mcp dev "/path/to/sequential-thinking-mcp"
# npx @modelcontextprotocol/inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --diectory "/path/to/sequential-thinking-mcp" run main.py整合
mcp install "\path\to\sequential-thinking-mcp\server.py"{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/sequential-thinking-mcp",
"run",
"main.py"
]
}
}
}顺序思维工具
服务器提供了一个名为 sequential_thinking 具有以下参数：
thought（string）：当前思考步骤thoughtNumber（整数）：当前思想数totalThoughts（整数）：估计所需的总想法nextThoughtNeeded（boolean）：是否需要另一个思考步骤isRevision（boolean，可选）：这是否改变了之前的想法revisesThought（整数，可选）：正在重新考虑哪个想法branchFromThought（整数，可选）：分支点思想数branchId（字符串，可选）：分支标识符needsMoreThoughts（boolean，可选）：如果需要更多想法
资源
服务器提供以下资源用于访问思维数据：
thoughts://history：获取完整的思想史thoughts://branches/{branch_id}：获取特定分支的想法thoughts://summary：获取所有想法和分支的摘要
提示
thinking_process_guide：顺序思维过程使用指南
示例用法
# First thought
sequential_thinking(
thought="First, we need to understand the problem requirements.",
thoughtNumber=1,
totalThoughts=5,
nextThoughtNeeded=True
)
# Second thought
sequential_thinking(
thought="Now, let's analyze the key constraints.",
thoughtNumber=2,
totalThoughts=5,
nextThoughtNeeded=True
)
# Revise a thought
sequential_thinking(
thought="Actually, we need to clarify the problem requirements first.",
thoughtNumber=1,
totalThoughts=5,
nextThoughtNeeded=True,
isRevision=True,
revisesThought=1
)
# Branch from thought 2
sequential_thinking(
thought="Let's explore an alternative approach.",
thoughtNumber=3,
totalThoughts=5,
nextThoughtNeeded=True,
branchFromThought=2,
branchId="alternative-approach"
)与Claude或其他人工智能助理集成
要将此服务器与Claude或支持MCP的其他AI助手一起使用：
- 使用MCP CLI在Claude Desktop中安装MCP服务器
- 然后，人工智能可以使用顺序思考工具来分解复杂的问题
关于模型上下文协议（MCP）
模型上下文协议（MCP）是应用程序向LLM提供上下文和工具的标准化方式。它允许：
- 资源：向法学硕士提供上下文数据
- 工具：展示LLM采取行动的功能
- 提示：为LLM交互定义可重用的模板
有关更多信息，请访问 模型上下文协议.io
许可证
MIT许可证。看 许可证 了解详情。
