mcpField
T
Think MCP Tool

Think MCP Tool

ローカル
github.com/Rai220AI・エージェント10734 週間前に更新

Think MCP Tool について

Think MCP Tool は、エージェント型 AI ワークフローで構造化された推論を行うための「think」ツールを提供する MCP サーバーです。このツールは環境やデータを変更せず、思考内容をログに追記します。複数ステップのツール呼び出しやポリシー確認を行うエージェントに適しています。

主な機能

  1. 01構造化された思考をログに記録する think ツール
  2. 02環境やデータベースを変更しない動作
  3. 03追加ツールを含む任意のアドバンスドモード
  4. 04mcp[cli] を用いた軽量な実装

活用シーン

  1. 01過去のツール呼び出しの出力の分析
  2. 02操作がポリシーガイドラインに適合するかの確認
  3. 03バックトラックを伴う段階的な意思決定

MCP 対応

このプロジェクトは MCP サーバーであり、think ツールを MCP クライアントに公開します。アドバンスドモードでは criticize、plan、search ツールも追加されます。

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。

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

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
pypithink-mcp

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

Think MCP ツール

Think MCP は、エージェント型 AI ワークフローで構造化された推論を行うための「think」ツールを提供する、MCP(Model Context Protocol)サーバーの実装です。このプロジェクトは、Anthropic のエンジニアリング記事「「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」に着想を得ています。

参照先の記事によると、think ツールを追加することで、高度な推論能力を本来備えていないモデルでも推論機能を利用できるようになり、評価指標の向上につながる可能性があります。

代替テキスト

Think ツール MCP サーバー

「think」ツールとは?

「think」ツールを使うと、AI エージェントは複雑な推論や複数ステップにわたるツールの使用中に、一時停止して明示的な思考を記録できます。環境やデータベースは変更せず、思考をログに追加することで、エージェントが情報を処理し、前の段階に戻り、詳細なポリシーに準拠できるようにします。

このアプローチは、特に次のような場合に役立ちます。

  • ツール出力の分析(以前のツール呼び出しの結果を処理する)
  • ポリシーが重視される環境(ガイドラインへの準拠を確認する)
  • 段階的な意思決定(各ステップが前のステップを踏まえて進む)

特長

  • Anthropic の研究で説明されている「think」ツールを実装
  • mcp[cli] を使用した、標準準拠のシンプルな MCP サーバー
  • Claude やその他のエージェント型 LLM と連携する準備が整っています

使い方

MCP サーバーの設定

この MCP サーバーをお気に入りのエージェントに追加してください。

"mcpServers": {
    "think-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": ["think-mcp"],
        "enabled": true
    }
}

ツールの定義

「think」ツールは次のように定義されています。

  • 入力: thought(文字列) — 考える内容です。
  • 動作: 構造化された推論のため、思考をログに追加します。

アドバンスモード

エージェントに次のツールを追加します。

  • criticize
  • plan
  • search
"mcpServers": {
    "think-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": ["think-mcp", "--advanced"],
        "enabled": true,
        "env": {
            "TAVILY_API_KEY": ... YOUR TAVILY API KEY HERE ...
        }
    }
}

参考資料

ライセンス

MIT License — LICENSE を参照してください

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。