关于 huuthangntk-claude-vision-mcp-server
Claude Deep Think MCP Server 为使用 Anthropic Claude Sonnet 4.5 的开发者提供 `claude_think` 分析工具,旨在编写代码前评估新需求、错误和技术决策。
主要功能
- 01在实施前分析新信息
- 02识别潜在问题和替代方案
- 03提供技术与架构建议
- 04通过环境变量配置 Claude 模型
- 05提供 Cursor 规则以主动调用工具
适用场景
- 01修改代码前分析错误信息
- 02实现功能前评估需求
- 03比较应用架构方案
- 04检查性能或安全问题
MCP 相关
向 Cursor IDE、Claude Desktop 等兼容 MCP 的客户端提供 `claude_think` 分析工具。服务使用 Anthropic API 密钥,并可配置 Claude 模型。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcpclaude mcp add --transport http ai-smithery-huuthangntk-claude-vision https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcp{"mcpServers":{"ai-smithery-huuthangntk-claude-vision":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ai-smithery-huuthangntk-claude-vision":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ai-smithery-huuthangntk-claude-vision":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcp"}}}{"mcpServers":{"ai-smithery-huuthangntk-claude-vision":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://server.smithery.ai/@huuthangntk/claude-vision-mcp-server/mcp需要授权工具
详细介绍
Claude Deep Think MCP 服务
一个强大的模型上下文协议(MCP)服务,使用 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 提供主动式深度分析思考。此工具旨在新信息出现时、编写代码之前调用。
⚡ 核心理念:先思考,再编码
新信息出现时,请先使用此工具,再编写任何代码:
- 🐛 错误消息或堆栈跟踪
- 📝 用户需求或功能请求
- 💬 代码审查反馈
- 🚀 性能问题
- 🔒 安全警报
- 📚 待集成的 API 文档
- 🗄️ 数据库问题
- 💭 UX/UI 反馈
- 🔄 依赖项中的破坏性变更
- 🏗️ 架构决策
工作流:新信息 → 思考工具 → 审阅洞见 → 编写更好的代码
🌟 功能
深度思考与分析(claude_think)
在代码实现之前提供智能洞见、建议和战略指导。适用于:
- ✅ 在采取行动前深入了解上下文
- ✅ 提前识别潜在陷阱
- ✅ 从一开始就建议最佳实践
- ✅ 提供替代方案
- ✅ 提取关键信息,提高实现效率
- ✅ 战略决策
- ✅ 问题解决与架构规划
结果:更少的错误、更高的代码质量、更快的开发!
📋 前提条件
- Node.js 18+ 或 Bun
- Anthropic Claude API 密钥(在此获取)
- 兼容 MCP 的客户端(Cursor IDE、Claude Desktop 等)
🚀 快速开始
1. 安装
cd claude-vision-mcp
bun install
# or
npm install
2. 配置
连接到 MCP 服务时配置 API 密钥(参见下文的 Docker 或 Cursor 设置)。
3. 构建
bun run build
# or
npm run build
🐳 Docker 设置(推荐)
快速开始
cd claude-vision-mcp
# Create .env file with your API key
echo "ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here" > .env
echo "CLAUDE_MODEL=claude-sonnet-4-20250514" >> .env
# Start container
docker-compose up -d
# Check status
docker ps | grep claude-vision
Docker Desktop 启动时,容器会自动重启。
Docker 配置
服务运行于 http://localhost:8080/mcp,并使用以下环境变量:
ANTHROPIC_API_KEY- 你的 Claude API 密钥(必需)CLAUDE_MODEL- 要使用的模型(默认:claude-sonnet-4-20250514)
🔧 在 Cursor IDE 中使用
Docker 连接(推荐)
添加到你的 ~/.cursor/mcp.json 或 .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"Claude Deep Think": {
"url": "http://localhost:8080/mcp?apiKey=YOUR_API_KEY&model=claude-sonnet-4-5-20250929"
}
}
}
启用主动思考
将此仓库中的 .cursorrules 文件复制到项目根目录。这会让 Cursor AI 在编写代码前自动使用思考工具。
# From your project directory
cp claude-vision-mcp/.cursorrules .cursorrules
工具使用模式
新信息出现时,始终使用此模式:
Use the claude_think tool to analyze: [NEW INFORMATION]
Context: [Current situation, tech stack, constraints]
示例:
错误消息:
Use the claude_think tool to analyze:
Error: "TypeError: Cannot read property 'map' of undefined"
Context: React component rendering users from useState hook
新功能:
Use the claude_think tool:
Requirement: Add dark mode toggle to header
Context: Next.js 14, need to check if ThemeContext exists
性能问题:
Use the claude_think tool:
Issue: Homepage renders 50+ times, parent causing all children to re-render
Context: useState for theme in Header, passed via props to 20+ children
📚 示例
示例 1:分析技术决策
Use the claude_think tool to analyze:
"I'm building a real-time chat application. Should I use WebSockets, SSE, or HTTP polling?"
Context: Need to support 100K concurrent users, prioritize ease of implementation
预期输出:全面比较优缺点并给出建议
示例 2:架构规划
Use the claude_think tool to evaluate:
"What's the best way to structure a multi-tenant SaaS application?"
Context: PostgreSQL database, Node.js backend, 50-100 tenants expected
示例 3:最佳实践
Use the claude_think tool:
"Review this approach to handling user sessions in a Next.js app"
Context: Using JWT tokens, storing in localStorage, concerned about security
🛠️ 开发
项目结构
claude-vision-mcp/
├── src/
│ └── index.ts # Main MCP server implementation
├── .smithery/
│ └── index.cjs # Built server (generated)
├── package.json # Dependencies and scripts
├── tsconfig.json # TypeScript configuration
├── smithery.yaml # Smithery deployment config
├── Dockerfile # Docker container definition
├── docker-compose.yml # Docker Compose configuration
└── README.md # This file
可用脚本
bun run build/npm run build- 编译 TypeScriptbun run dev/npm run dev- 支持热重载的开发服务
🔒 安全最佳实践
- 切勿提交 API 密钥 - 始终使用环境变量
- 使用 .gitignore - 确保忽略
.env文件 - 定期轮换密钥 - 定期更新 API 密钥
- 审查工具调用 - 在 Cursor 中保持启用手动批准
- 使用开发环境 - 使用非生产数据进行测试
📦 Docker 管理
# Start container
docker-compose up -d
# View logs
docker logs claude-vision-mcp-server -f
# Restart container
docker-compose restart
# Stop container
docker-compose down
# Rebuild and restart
docker-compose up -d --build
🐛 故障排除
问题:Cursor 中无法连接服务
解决方案:
- 确认 Docker 容器正在运行:
docker ps | grep claude-vision - 检查容器日志:
docker logs claude-vision-mcp-server - 完全重启 Cursor IDE
- 确认 URL 中的 API 密钥正确
问题:API 密钥错误
解决方案:
- 确保密钥以
sk-ant-开头 - 在此处测试密钥:https://console.anthropic.com/
- 检查容器中的环境变量
- 确认 URL 参数格式
问题:容器无法启动
解决方案:
# Check logs
docker logs claude-vision-mcp-server
# Verify .env file
cat .env
# Rebuild from scratch
docker-compose down -v
docker-compose up -d --build
💡 性能
使用 Bun 运行时:
- ⚡ 包安装速度提升 4 倍
- ⚡ 脚本执行速度提升 3~4 倍
- 📦 Docker 镜像更小
- 🚀 冷启动更快
📖 完整指南
- PROACTIVE_THINKING_WORKFLOW.md - 完整的工作流指南,包含前后对比示例
- THINK_TOOL_EXAMPLES.md - 10 个实际应用示例
- .cursorrules - Cursor IDE 自动执行“编码前先思考”模式的规则
💡 为什么要使用此工作流?
不使用 Think 工具时:
1. User reports error
2. AI writes quick fix
3. Fix creates new bug
4. Multiple iterations needed
⏱️ Total: 30 minutes, 3 iterations
使用 Claude_Think 工具时:
1. User reports error
2. AI analyzes with claude_think tool (20s)
3. AI writes comprehensive fix
4. Works correctly first time
⏱️ Total: 5 minutes, 1 iteration
结果:速度提升 6 倍,质量更高,Bug 更少!🎉
📄 许可证
MIT
🤝 贡献
欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。
📞 支持
如有问题或疑问:
- 在 GitHub 上提交 issue
- 查看 MCP 文档
- 阅读此代码库中的工作流指南
🙏 致谢
- 使用 Anthropic Claude API 构建
- 由 Model Context Protocol 提供支持
- 使用 Bun 容器化
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。