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系统思维MCP服务器

GoThink是一个基于Go语言开发的模型上下文协议（MCP）服务器，提供系统化思维工具和协作推理功能，适用于AI决策支持。

  • by rainmana
  • Go
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 rainmana/gothink-web

使用说明

GoThink

先进的MCP服务器结合了系统思维、心智模型和随机算法，用于增强人工智能决策。

作者：W.亚历克·阿金(@rainmana) | 网站

致谢：该项目基于 Waldzell MCP 存储库，特别是 思路清晰 和 随机思维 服务器。我们已经将这些组件大幅扩展和重构为一个全面的MCP服务器，该服务器具有社区驱动的思维模型和先进的思维框架。

概述

GoThink是一个用Go编写的综合模型上下文协议（MCP）服务器，专注于系统思维方法。它为AI助手提供了强大的工具，用于：

  • 系统思维：顺序推理、心智模型、调试方法
  • 协作推理：多角度问题解决

目录

特性

系统思维工具

  • 顺序思维：具有分支和修订支持的结构化思维过程
  • 心智模型：第一性原理、机会成本、贝叶斯思维、系统思维
  • 调试方法：二分查找、逆向工程、根本原因分析
  • 协作推理：多角度问题解决
  • 苏格拉底方法：基于问题的探究和发现
  • 创造性思维：构思和创新技术
  • 系统思考：复杂系统的整体分析
  • 科学方法：假设驱动的调查

安装

先决条件

  • 转到1.21或更高版本
  • Git

从源代码安装

# Install the latest version
go install github.com/rainmana/gothink/cmd/gothink@latest

从源代码构建

# Clone the repository
git clone https://github.com/rainmana/gothink.git
cd gothink

# Build the application
go build -o gothink .

# Run the server
./gothink

使用Make

# Build the application
make build

# Build HTTP server
make build-http

# Run in development mode
make dev

# Run HTTP server
make run-http

云部署

将GoThink MCP服务器部署到云端，通过HTTP/SSE传输进行远程访问。

快速部署

部署平台

HTTP服务器支持部署到：

  • ✅ 铁路 -一键部署，自动HTTPS
  • ✅ 谷歌云运行 -无服务器容器部署
  • ✅ Fly.io -具有全球分布的边缘部署
  • ✅ 渲染 -简单的容器部署

📚 完整部署指南 -每个平台的详细说明

HTTP服务器

HTTP服务器通过服务器发送事件（SSE）启用远程MCP连接：

# Build and run locally
make build-http
./gothink-http

# Or use Docker
docker build -t gothink .
docker run -p 8080:8080 -e PORT=8080 gothink

# Access endpoints
# Health: http://localhost:8080/health
# SSE:    http://localhost:8080/sse

配置

GoThink可以通过环境变量或配置文件进行配置：

环境变量

export GOTHINK_PORT=8080
export GOTHINK_HOST=localhost
export GOTHINK_LOG_LEVEL=info
export GOTHINK_MENTAL_MODELS_PATH=/path/to/models

配置文件

创建一个 config.json 文件：

{
  "port": "8080",
  "host": "localhost",
  "log_level": "info",
  "max_thoughts_per_session": 100,
  "session_timeout": "30m",
  "mental_models_path": "/path/to/models"
}

MCP服务器使用情况

GoThink是一个通过stdio进行通信的MCP（模型上下文协议）服务器。它通过MCP协议为AI助手提供了强大的思维工具。

可用工具

服务器公开了以下工具：

思维工具

  • 顺序思考：执行结构化思维进展
  • mental模型：应用心智模型来解决问题
  • 调试方法：应用系统调试方法
  • list_mental_models：列出所有可用的心智模型

会话管理

  • 会话统计：获取会话的统计信息
  • 会话_导出：导出会话的所有数据

测试MCP服务器

您可以使用JSON-RPC消息测试服务器：

# Initialize the server
echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize", "params": {"protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {"tools": {}}, "clientInfo": {"name": "test-client", "version": "1.0.0"}}}' | gothink

# List available tools
echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/list", "params": {}}' | gothink

与MCP客户端集成

该服务器旨在与兼容MCP的客户端（如Claude Desktop）配合使用。要集成：

  1. 使用安装服务器 go install .
  2. 配置您的MCP客户端以使用 gothink 二进制
  3. 服务器将根据MCP协议的要求通过stdio进行通信

心智模型

GoThink包括几个内置的心理模型：

第一原则思维

将复杂问题分解为基本组成部分，并从那里构建。

机会成本分析

在选择替代方案时，考虑一下你放弃了什么。

贝叶斯思维

使用概率推理根据新证据更新信念。

系统思考

了解系统的各个部分是如何相互作用的，并考虑紧急属性。

错误传播

了解错误如何在复杂系统中复合。

小黄鸭调试法

向一个无生命的物体解释你的问题，以获得清晰。

帕雷托法则

专注于产生80%结果的20%的努力。

奥卡姆剃刀

当有多种解释时，更喜欢更简单的解释。

算法选择指南

何时运用系统思维

  • 问题理解：初步分析和分解
  • 战略规划：长期决策
  • 调试：解决复杂问题
  • 学习：理解新概念

发展

项目结构

gothink/
├── cmd/
│   └── gothink/
│       └── main.go        # MCP server entry point
├── go.mod                  # Go module definition
├── internal/
│   ├── config/            # Configuration management
│   ├── handlers/          # MCP tool handlers
│   ├── models/            # Mental models loader
│   ├── storage/           # Data storage layer
│   ├── types/             # Type definitions
├── examples/              # Example mental models
├── docs/                  # Documentation
└── README.md              # This file

运行测试

go test ./...

生产大楼

# Build for Linux
GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o gothink-linux ./cmd/gothink

# Build for Windows
GOOS=windows GOARCH=amd64 go build -o gothink.exe ./cmd/gothink

# Build for macOS
GOOS=darwin GOARCH=amd64 go build -o gothink-macos ./cmd/gothink

# Or use the Makefile
make build-linux
make build-windows
make build-macos

Docker支持

# Build Docker image
docker build -t gothink .

# Run container
docker run -p 8080:8080 gothink

贡献

  1. 复刻仓库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

致谢

  • 基于Anthropic的模型上下文协议（MCP）
  • 建在 思路清晰 和 随机思维 服务器来自 Waldzell MCP
  • 受决策理论和认知科学经典著作的启发
  • 结合系统思维和认知科学的见解
  • 采用Go构建，性能可靠

路线图

  • []高级强化学习算法
  • []实时协作功能
  • []机器学习模型集成
  • []高级可视化功能
  • []性能优化
  • []全面的测试覆盖率
  • []文件改进
  • []插件架构

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