使用说明

顺序思维MCP服务器

顺序思维是一种模型上下文协议（MCP）服务器，用于操作深思熟虑的推理。它允许MCP客户端创建结构化思维会话，捕获连续步骤（分析→ 假设→ 验证→ 结论），分支到不同的思路，并输出或审计整个推理链。

概述

用Go 1.24编写，MCP Go SDK是其唯一的直接依赖项。
提供内存会话存储、分支管理、逻辑验证和推理质量启发式。
提供11个MCP工具、会话和模板的资源端点以及3个推理提示。
支持stdio（默认）和流式HTTP传输，以及发布为的最小基于划痕的Docker映像 bpradana/sequentialthinking.
由跨处理程序的单元测试和端到端的MCP集成测试提供支持。

快速开始

先决条件

转到1.24或更高版本
Git（或其他获取源代码的方法）

构建和运行（stdio传输）

go mod download
go build -o sequentialthinking ./cmd/sequentialthinking
./sequentialthinking

二进制文件在stdio上监听，并准备由支持MCP的客户端启动。

以HTTP服务器运行

./sequentialthinking -http :8080

这 -http 标志在提供的地址上启用可流式传输的HTTP。

Docker（预构建映像）

docker pull bpradana/sequentialthinking
docker run --rm -i bpradana/sequentialthinking

-i 保持stdin打开，这样MCP客户端就可以与容器化服务器进行stdio通信。

Docker（本地构建）

docker build -t sequentialthinking .
docker run --rm sequentialthinking

多级Dockerfile构建一个静态二进制文件，并从头开始运行它（UID 65532）。

与MCP客户端集成

MCP检查员

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
mcp-inspector ./sequentialthinking

Claude Desktop通过Docker（显示macOS路径）
```
{
  "mcpServers": {
    "sequentialthinking": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "bpradana/sequentialthinking"
      ]
    }
  }
}
```
先用以下命令拉取图像 docker pull bpradana/sequentialthinking.Claude在MCP会话处于活动状态时保持容器活动，并根据需要重新创建它。

启动模板会话

连接后（Inspector、Claude或其他MCP客户端），调用 sequentialthinking.start_from_template 用于启动新会话的工具：

{
  "name": "sequentialthinking.start_from_template",
  "arguments": {
    "template": "scientific-method",
    "problem": "Why did the nightly build fail?",
    "context": {
      "repo": "widgets-service",
      "last_green_commit": "abc1234"
    }
  }
}

服务器以新的 session_id，从请求的模板填充步骤，并建议下一步操作。后续调用可以像往常一样扩展或分支推理。

工具表面

工具	目的	值得注意的论点
`start_thinking`	创建一个包含初步分析和建议的下一步的新会话。	`problem`，可选 `context`，可选 `tags`，可选 `template`
`add_step`	在主流程或分支中添加推理步骤。	`session_id`，可选 `branch_id`, `step_type`, `step_content`
`update_step`	编辑现有步骤的内容、类型或元数据。	`session_id`, `step_number`，要更新的可选字段
`review_thinking`	检索完整的链、连接、模式和摘要。	`session_id`，可选 `format` (`linear`, `tree`, `summary`)
`branch_thinking`	从现有步骤中分叉推理路径，并为分支播种。	`session_id`, `from_step`, `alternative_reasoning`
`merge_insights`	综合多个分支的结论。	`session_id`, `branch_ids`
`validate_logic`	标记逻辑问题并描述优势。	`session_id`，可选 `range_start`, `range_end`
`export_session`	将会话导出为markdown、JSON或纯文本。	`session_id`，可选 `include_branches`, `format`
`list_sessions`	带有质量分数的可过滤会话目录。	可选 `status`, `tags`, `limit`
`delete_session`	删除会话。	`session_id`
`get_metrics`	跨会话聚合推理指标。	可选 `time_range` (`day`, `week`, `month`, `all`)

资源和提示

资源
- thinking://session/{session_id} –单个会话的JSON快照。
- thinking://sessions/list –内存中所有会话的JSON列表。
- thinking://template/{template_type} –思维框架的JSON表示(scientific-method, five-whys, root-cause-analysis, decision-matrix, swot-analysis, pros-cons, first-principles, fishbone, pareto-analysis).
提示
- problem_breakdown –结构复杂问题分解。
- critical_analysis –指导索赔和证据的评估。
- synthesis_prompt –有助于将多种见解结合到连贯的输出中。

推理模型亮点

步骤类型: analysis, hypothesis, verification, conclusion父引用和连接跟踪使客户端能够构建推理图。
分支：任何步骤都可以分支为其他推理路径。分支步骤在本地编号，并与原始步骤保持关联。
质量评分：启发式结合了步骤类型多样性（30%）、连接密度（30%）和深度（40%）。分数保持不变 [0,1] 并在每次更新后重新计算。
逻辑验证：检测未经支持的结论和未经证实的假设。返回结构化问题、建议、优势亮点和总体有效性得分。
模式检测：识别用于分析的重复推理模式（假设验证、逐步细化、分支综合）。
出口：Markdown、JSON和文本导出器包括元数据、连接、分支和建议的文件名。

操作说明

存储：在记忆中(internal/thinking.MemoryStore)由RW静音器保护。会话是短暂的，重新启动时会被清除。
并发：读取返回深度克隆以防止外部突变；写入更新时间戳、当前步数计数器和质量分数。
日志记录：用途 log/slog 用于初始化消息和 mcp.LoggingTransport 用于stdio诊断。
完工支持：自动完成处理程序为MCP完成请求显示会话ID和模板名称。

开发工作流程

# Run unit and integration tests
go test ./...

# Format and lint
go fmt ./...
golangci-lint run    # optional, if installed

项目布局

cmd/sequentialthinking   CLI entry point and flag parsing
internal/server          MCP server assembly, transports, integration tests
internal/handlers        Tool, resource, prompt handlers and helper logic
internal/thinking        Core domain types, in-memory store, exports, metrics

发布提示

建立 CGO_ENABLED=0 用于静态二进制文件（已在Dockerfile中使用）。
将版本插入 internal/server.New 发布服务器更改时。
使用提供的Dockerfile作为规范的容器构建。

许可证

MIT许可证（使用存储库根 LICENSE 如果存在）。