mcp-thinkgate

ThinkGate

Claude エージェント向けの自動推論モード選択。

---

解決する課題

AI エージェントを構築しました。ステータスの確認、簡単な検索、複雑なアーキテクチャに関する質問、徹底的なデバッグセッションなど、あらゆることに対応します。しかし、内部ではすべてのメッセージを同じモデルに、同じ思考設定で処理しています。

その結果、「東京は今何時ですか？」に拡張思考のトークンを浪費し、「認証システム全体の設計を手伝ってください」には浅い回答しか得られません。

リクエストに手動でタグを付けることもできます。難しい質問の前に ULTRATHINK: と付けるのです。しかし、付け忘れることもあります。ユーザーが付けてくれることはまずありません。また、他の人向けにエージェントを構築している場合、すべてのエンドユーザーに思考モードの管理方法を教えることはできません。

ThinkGate は、この問題をインフラストラクチャ層で解決します。 入力メッセージとモデル呼び出しの間に配置され、複雑さを約 200 ミリ秒で分類し、使用すべきモデルと思考の深さを返します。毎回、自動で処理します。

---

対象ユーザー

• 単純なタスクと複雑なタスクの両方に Claude を使い、画一的なモデル設定にうんざりしているエージェント構築者
• メッセージの複雑さが大きく異なり、コストやレイテンシが実際に重要となる、24 時間 365 日稼働のエージェント（WhatsApp ボット、Slack アシスタント、Telegram エージェント）を運用するチーム
• ULTRATHINK を手動で入力し、「これは自動で行われるべきだ」と思ったことがある方

---

仕組み

Incoming message
      ↓
  Haiku call (~200ms, ~$0.0001)
  "How complex is this?"
      ↓
  fast → no extended thinking
  think → medium effort
  ultrathink → max effort
      ↓
  Claude runs with the right settings

低コストで高速な Haiku の呼び出しがプロンプトを読み、必要なティアを判断します。その後、メインの Claude 呼び出しが適切な思考レベルで実行されます。分類にかかる費用はほとんどなく、拡張推論を必要としない 60％以上のメッセージでは、コストとレイテンシを大幅に節約できます。

ここで重要なのは分類器であり、実行するモデルではありません。ティアは 3 つあります。「思考が必要なケース」と「不要なケース」の境界に合わせて調整されたシステムプロンプトを使用します。設定なしですぐに使えます。

---

ティア

ティア	Claude の思考レベル	使用する場面
fast	none	事実確認、会話、簡単な編集
think	medium	アーキテクチャ、デバッグ、複数ステップの分析
ultrathink	max / high	システム設計、証明、自由度の高い複雑な問題

プロファイル（モデルの割り当て）

THINKGATE_PROFILE を設定するか、classifyPrompt に { profile } を渡します。

プロファイル	fast	think	ultrathink
claude（デフォルト）	claude-haiku-4-5-...	claude-sonnet-4-6	claude-opus-4-6
openrouter-cost	google/gemini-2.5-flash	anthropic/claude-sonnet-4.5	anthropic/claude-opus-4.6
openrouter-balanced	anthropic/claude-haiku-4.5	anthropic/claude-sonnet-4.5	anthropic/claude-opus-4.6

ティアごとの上書き設定：THINKGATE_FAST_MODEL、THINKGATE_THINK_MODEL、THINKGATE_ULTRA_MODEL。

コストに関する注意： MCP ツールは推奨を返すものです。ホスト側で実際にモデルを切り替える必要があります。 Pi では ~/.pi/agent/extensions/thinkgate-router.ts と thinkgate.json を使って切り替えます。

ルールモード（API キー不要）は無料で、自動ルーティングに推奨されます。長いチェックリストを貼り付けても、THINK に自動的に引き上げられることはなくなりました。

---

MCP ツールとして使用する（Claude Desktop / Claude Code）

~/.claude/settings.json（Claude Code）または ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（Claude Desktop）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "thinkgate": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-thinkgate"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude を再起動します。回答の前に分類するよう、次のように依頼できます。

「回答する前に、このタスクの複雑さを分類してください。公開 API 向けのレートリミッターを設計する」

Tier: think
Effort: medium
Suggested model: claude-sonnet-4-6
Confidence: 92%
Why: Requires structured design reasoning and trade-off analysis, but has well-defined scope.

---

ライブラリとして使用する（エージェントフレームワーク）

インストールします。

npm install mcp-thinkgate

インポートして使用します。

import { classifyPrompt, setLogLevel } from 'mcp-thinkgate';

// Optional: silence logs (default level is 'info', writes to stderr)
setLogLevel('error');

const result = await classifyPrompt(userMessage, process.env.ANTHROPIC_API_KEY!);

// result.tier       → 'fast' | 'think' | 'ultrathink'
// result.effort     → 'none' | 'medium' | 'max'
// result.confidence → 0.0 - 1.0
// result.reasoning  → one sentence explanation

// Works without an API key too (rule-based fallback):
const quickResult = await classifyPrompt(userMessage);

---

リファレンス実装：TinyClaw

TinyClaw は、Claude 向けのオープンソースのマルチエージェントフレームワークです。ThinkGate はその invokeAgent() 関数に組み込まれており、Claude CLI の実行前にすべてのメッセージが自動的に分類され、それに応じて --effort が設定されます。

追加するのは3行だけです。設定は不要です。すべてのチームのすべてのエージェントに、適切な思考の深さが自動的に設定されます。

統合の詳細は src/lib/invoke.ts をご覧ください。

---

要件

• Node.js 20+
• Anthropic API キー（任意。指定しない場合はルールベースの分類にフォールバックします）

ローカル開発

git clone https://github.com/tjp2021/mcp-thinkgate
cd mcp-thinkgate
npm install
npm test
npm run build

貢献

開発環境のセットアップ、コマンド、PR の手順については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

セキュリティ

脆弱性の報告については、SECURITY.md をご覧ください。

ライセンス

MIT — LICENSE をご覧ください。