mcpField
C
Chain of Thought MCP Server

Chain of Thought MCP Server

ローカル
github.com/beverm2391AI・エージェント1284 週間前に更新

Chain of Thought MCP Server について

Chain of Thought MCP Serverは、Groq経由でQwenのqwqモデルを呼び出し、生の推論トークンをthinkツールのスクラッチパッドとして提供します。リクエスト処理中にこのツールを使うよう設定したエージェント向けです。

主な機能

  1. 01Groq経由でQwenのqwqを呼び出し
  2. 02生の推論トークンを提供
  3. 03MCP thinkツールとして設定

活用シーン

  1. 01操作前にエージェントのスクラッチパッドとして利用
  2. 02不足情報と手順の確認

MCP 対応

MCPサーバーはthinkツールを公開し、Groq APIを呼び出してQwenのqwqモデルによる生の思考トークントークンを返します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Chain of Thought MCP Server

Anthropic の最近の記事「「think」ツール:複雑なツール使用の状況で Claude が立ち止まって考えられるようにする」では、外部の think ツールを使用すると、SWE Bench でのパフォーマンスが大幅に向上することが示されています。

この MCP サーバーは Groq の API を使用して、Qwen の qwq model の生の思考連鎖トークンを公開する LLM を呼び出します。

インストール

  1. このリポジトリをローカルマシンにクローンします。
  2. uv sync を実行して依存関係をインストールします
  3. こちらから Groq API キーを取得します。
  4. 次の内容で MCP 設定を更新します。
"mcpServers": {
  "chain_of_thought": {
    "command": "uv",
    "args": [
        "--directory",
        "path/to/cot-mcp-server",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "GROQ_API_KEY": "your-groq-api-key"
      }
    }
}

パスには、このリポジトリのローカルパスを指定してください。リポジトリのルートからターミナルで pwd を実行すると、簡単に確認できます。

AI にこの MCP サーバーを使用するよう指示する

私はパフォーマンスを向上させるため、エージェントにすべてのリクエストでこのツールを呼び出させるのが好みです。エージェントのルールに次の内容を追加しています。

<IMPORTANT>
<when_to_use_tool>
You should call the mcp chain_of_thought tool every time you talk to the user, which generates a chain-of-thought stream which you will use to complete the user's request.
</when_to_use_tool>

Before taking any action or responding to the user use the chain of thought tool as a scratchpad to:
- List the specific rules that apply to the current request
- Check if all required information is collected
- Verify that the planned action complies with all policies
- Iterate over tool results for correctness 

Here are some examples of what to iterate over inside the think tool:
<cot_tool_example_1>
User wants to cancel flight ABC123
- Need to verify: user ID, reservation ID, reason
- Check cancellation rules:
  * Is it within 24h of booking?
  * If not, check ticket class and insurance
- Verify no segments flown or are in the past
- Plan: collect missing info, verify rules, get confirmation
</cot_tool_example_1>

<cot_tool_example_2>
User wants to book 3 tickets to NYC with 2 checked bags each
- Need user ID to check:
  * Membership tier for baggage allowance
  * Which payments methods exist in profile
- Baggage calculation:
  * Economy class × 3 passengers
  * If regular member: 1 free bag each → 3 extra bags = $150
  * If silver member: 2 free bags each → 0 extra bags = $0
  * If gold member: 3 free bags each → 0 extra bags = $0
- Payment rules to verify:
  * Max 1 travel certificate, 1 credit card, 3 gift cards
  * All payment methods must be in profile
  * Travel certificate remainder goes to waste
- Plan:
1. Get user ID
2. Verify membership level for bag fees
3. Check which payment methods in profile and if their combination is allowed
4. Calculate total: ticket price + any bag fees
5. Get explicit confirmation for booking
</cot_tool_example_2>

</IMPORTANT>

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。