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MCP Think Tool Server

MCP Think Tool Server

ローカル
github.com/DannyMac180AI・エージェント13082 週間前に更新

MCP Think Tool Server について

MCP Think Tool Server は think ツールを実装した MCP サーバーで、Claude に構造化された思考のための専用領域を提供します。ポリシー遵守が求められる長いツール呼び出しの連鎖を含む複雑なタスクに適しています。

主な機能

  1. 01Claude 向けの構造化された思考領域
  2. 02タイムスタンプ付きの思考履歴
  3. 03思考パターンの統計情報
  4. 04思考履歴のクリア機能

活用シーン

  1. 01複雑な問題を段階的に分解する作業
  2. 02長いツール呼び出しの連鎖でのポリシー遵守
  3. 03新しいタスクを始める際の思考記録のリセット

MCP 対応

本プロジェクトは think ツールを Claude などの MCP クライアントに公開する MCP サーバーです。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"think-tool": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"mcp-think-tool"
]
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm mcp-think-tool

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ocimcp-think-tool

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

MCP Think Tool Server

Claude の複雑な推論能力を向上させる「think」ツールを実装した Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

概要

この MCP サーバーは、Anthropic のブログ記事で説明されている「think」ツールを実装しています。このツールは、複雑な問題解決タスクに取り組む際に、Claude が構造化して思考するための専用スペースを提供します。「think」ツールは、ポリシーの遵守や、長いツール呼び出しの連鎖における推論を必要とする複雑なタスクで、パフォーマンスを大幅に向上させることが実証されています。

特長

  • 構造化思考スペース:複雑な問題を分解するための専用の場所を Claude に提供します
  • 思考履歴:参照できるよう、すべての思考をタイムスタンプ付きで記録します
  • 統計と分析:思考パターンに関するメタデータを提供します
  • 履歴のクリア:新たに開始する際に思考履歴を消去できます

インストール

PyPI からインストールします。

pip install mcp-think-tool

設定

Windsurf

Windsurf で Claude とこのツールを使用するには、MCP 設定ファイルに次の設定を追加します。

"think": {
    "command": "/home/xxx/.local/bin/mcp-think-tool",
    "args": [],
    "type": "stdio",
    "pollingInterval": 30000,
    "startupTimeout": 30000,
    "restartOnFailure": true
}

command フィールドには、pip を使用して Python パッケージをインストールしたディレクトリを指定します。

Docker

Dockerfile のみを使用して、この MCP サーバーをインストールできます。

まず Dockerfile をダウンロードし、そのディレクトリに移動して Docker イメージをビルドします。

docker build -t mcp-think-tool .

次に、MCP 設定ファイルに次の設定を追加します。

"think": {
    "command": "docker",
    "args": ["run", "--rm", "-i", "mcp-think-tool"]
}

Claude Desktop と Cursor でテストし、動作を確認しています。

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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。