使用说明
顺序思维MCP
该存储库提供了一个MCP(模型上下文协议)服务器,使AI代理能够执行高级元认知和动态、反思性的问题解决。
这个版本的顺序思维与原始版本大不相同,因为它只迫使智能体虚拟地记录其想法和计划,除了提示自己之外,实际上什么都不做。我发现这对任何类型的法学硕士来说都足够了。
目录
特性
- 高级元认知:提供
think通过思维记录进行动态和反思性问题解决的工具。 - 代理工作流编排:通过将人工智能代理分解为精确、可管理和可追溯的步骤,指导人工智能代理完成复杂的任务。
- 迭代精化:评估每一步的成功,必要时进行自我纠正,以适应新的信息或错误。
- 主动规划:利用
left_to_be_done用于明确的未来状态管理和任务估计。 - 工具推荐:通过以下方式推荐特定工具
tool_recommendation执行计划的行动或收集必要的信息。
设置
先决条件
- Python 3.10+
uv(用于地方发展)
安装
选择以下安装方法之一。
从PyPI安装(推荐)
此方法最适合将包用作库或在不修改代码的情况下运行服务器。
- 从PyPI安装软件包:
pip install sequential-thinking-mcp
- 运行MCP服务器(默认:stdio):
python -m sequential_thinking
促进地方发展
此方法适用于希望修改源代码的贡献者。
使用 uv:
- 克隆存储库:
git clone https://github.com/philogicae/sequential-thinking-mcp.git
cd sequential-thinking-mcp
- 使用安装依赖项
uv:
uv sync --locked
- 运行MCP服务器(默认:stdio):
uv run -m sequential_thinking
对于Docker
- 克隆存储库(如果您还没有):
git clone https://github.com/philogicae/sequential-thinking-mcp.git
cd sequential-thinking-mcp
- 使用Docker Compose构建并运行容器(默认端口:8000):
docker compose up --build -d
- 访问容器日志:
docker logs sequential-thinking-mcp -f
用法
作为MCP服务器
from sequential_thinking import mcp
mcp.run(transport="sse")
通过MCP客户端
适用于任何兼容MCP的客户端。可用工具:
think:记录一个想法,计划下一步行动,并推荐工具。
Windsurf示例
配置:
{
"mcpServers": {
...
# with stdio (only requires uv)
"sequential-thinking-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [ "sequential-thinking-mcp" ]
},
# with docker (only requires docker)
"sequential-thinking-mcp": {
"command": "docker",
"args": [ "run", "-i", "-p", "8000:8000", "philogicae/sequential-thinking-mcp:latest", "sequential-thinking-mcp" ]
},
# with sse transport (requires installation)
"sequential-thinking-mcp": {
"serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/sse"
},
# with streamable-http transport (requires installation)
"sequential-thinking-mcp": {
"serverUrl": "http://127.0.0.1:8000/mcp" # not yet supported by every client
},
...
}
}
更新日志
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许可证
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