Structured Thinking MCP Server

Structured Thinking MCP サーバー

Arben Ademi 氏の Sequential Thinking Python サーバーをベースにした TypeScript 製の Model Context Protocol (MCP) サーバーです。このプロジェクトの目的は、LLM がプログラム的にマインドマップを構築してアイデア空間を探索できるようにすることであり、「メタ認知」的な自己内省を強制します。

セットアップ

Claude Desktop、Cursor、またはその他の MCP クライアントで、ツールの設定を次のように行います。

{
  "structured-thinking": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "structured-thinking"]
  }
}

概要

思考品質スコア

LLM が思考を記録するとき、その思考に 0 から 1 の間の品質スコアを割り当てます。このスコアは、思考のステージと組み合わせて使用され、LLM が思考プロセスをどのように「操縦」すべきかについての「メタ認知」的なフィードバックを提供します。

思考ステージ

各思考にはステージ（例: 問題定義、分析、アイデア出し）がタグ付けされ、LLM の思考プロセスのライフサイクルを管理するのに役立ちます。現在の実装では、これらのステージは非常に重要な役割を果たします。実際、LLM が特定のステージに長くとどまりすぎたり、現在のステージで低品質の思考を行ったりすると、サーバーは LLM に対して、他のステージへ、あるいは少なくとも現在のステージでは典型的でない思考戦略へと思考を「操縦」するようフィードバックを提供します。（例: 演繹モードでは、LLM はより創造的な思考を検討するよう促されます。）

思考の分岐

LLM は、特定の思考から「ブランチ」を派生させて、異なる推論の筋道を並行して探索できます。各ブランチは個別に追跡されるため、複数の解決策やアイデアが共存すべきシナリオを管理できます。

メモリ管理

サーバーは、LLM の直近 10 件の思考を保持する「短期」メモリバッファと、特定のトピックに関する LLM の思考プロセスの全履歴を要約するために、そのタグに基づいて取得できる思考の「長期」メモリを維持します。

制限事項

素朴なメタ認知モニタリング

現在、品質指標とメタ認知フィードバックは、単一の自己申告による品質スコアに適用される、素朴なステージベースの乗数を機械的に導出したものです。

今後の取り組みとして、思考内容の意味解析、思考検証プロセス、推論エラーのためのよりインテリジェントなモニタリングなど、より高度なメタ認知フィードバックを追加する予定です。

ユーザーインターフェースの欠如

現在、サーバーはすべての思考をメモリに保存しており、ファイルやデータベースに永続化しません。また、思考空間を確認したりマインドマップを可視化したりするためのユーザーインターフェースもありません。

今後の取り組みとして、ユーザーが思考グラフの変化を観察できるように、シンプルな可視化クライアントを組み込む予定です。

MCP ツール

サーバーは以下の MCP ツールを公開しています。

capture_thought

思考履歴に思考を作成します。思考のタイプ、品質、内容、および他の思考との関係に関するメタデータを含みます。

パラメータ:

• thought: 現在の思考の内容
• thought_number: シーケンス内の現在位置
• total_thoughts: 予想される思考の総数
• next_thought_needed: 別の思考を続けるべきかどうか
• stage: 現在の思考ステージ（例: "Problem Definition"、"Analysis"）
• is_revision（任意）: これが以前の思考を修正するものかどうか
• revises_thought（任意）: 修正される思考の番号
• branch_from_thought（任意）: 新しい思考ブランチの開始点
• branch_id（任意）: 現在のブランチの識別子
• needs_more_thoughts（任意）: 追加の思考が必要かどうか
• score（任意）: 品質スコア（0.0 から 1.0）
• tags（任意）: 思考のカテゴリまたはラベル

revise_thought

思考履歴の思考を修正します。思考のタイプ、品質、内容、および他の思考との関係に関するメタデータを含みます。

パラメータ:

• thought_id: 修正する思考の ID
• capture_thought のパラメータ

retrieve_relevant_thoughts

指定された思考と同じタグを共有する思考を長期ストレージから取得します。

パラメータ:

• thought_id: 関連する思考を取得する対象の思考の ID

get_thinking_summary

思考プロセス全体の包括的な要約を生成します。

clear_thinking_history

記録されたすべての思考を消去し、サーバーの状態をリセットします。

ライセンス

MIT