MAXential-Thinking-MCP

MAXential Thinking MCP

为 AI 提供结构化、持久化的推理工作区。提供 20 个工具，用于构建思维链、通过分支探索不同方案、修订先前的思考、搜索推理历史记录，以及在上下文窗口重置和服务重启后持久保存会话。

AI 内置的推理是临时的——上下文窗口填满时，思考内容会被压缩或丢失。复杂问题需要探索多种方法、在路径行不通时回溯，并能够从中断处继续。MAXential 将推理内容外化到一个可持久保存、支持分支且能够长期保留的工作区中。

起源

从 Anthropic 的 sequential-thinking MCP 服务 分叉而来。该服务提供了一个包含 9 个参数的工具，其架构包含分支参数（branch_from_thought、branch_id），却没有用于创建、切换或管理分支的工具——这些参数实际上不起作用。

MAXential 完全替换了这个单一工具，并在三个版本中构建了 20 个专用工具：

版本	构建内容
v2.0	将单一工具替换为 11 个专用工具：核心思考（think、revise、complete）、完整的分支管理（branch、switch_branch、list_branches、get_branch、close_branch、merge_branch）和导航（get_thought、get_history）
v2.2	新增 5 个整理工具：tag、search、export、visualize、reset
v2.3	新增 4 个使用 SQLite 存储的会话持久化工具：session_save、session_load、session_list、session_summary

工具

核心思考

工具	功能
think	向推理链添加一条思考。思考会自动编号并持久保存。
revise	在先前的思考有误或不完整时对其进行修订。原始内容会保留，并附带修订历史记录。
complete	将思考链标记为完成，并给出最终结论。
reset	清除当前会话并重新开始。

分支

工具	功能
branch	创建新的推理分支，以探索其他路径，同时保留主线。
switch_branch	切换到其他分支，或切回主线。
list_branches	列出所有分支及其状态和思考数量。
get_branch	获取指定分支的完整详情。
close_branch	关闭一个分支，可选择添加结论。
merge_branch	将分支中的见解合并回主线。策略：conclusion_only、full_integration、summary。

导航

工具	功能
get_thought	按编号获取指定思考。
get_history	获取思考历史记录，可按分支筛选。

整理

工具	功能
tag	为思考添加或移除语义标签（例如：假设、证据、决策、发现）。
search	按内容文本或标签搜索思考。
export	将思考链导出为 Markdown 或 JSON。
visualize	生成思考结构和分支的 ASCII 或 Mermaid 图表。

会话持久化

工具	功能
session_save	为当前会话命名并添加描述，以便日后检索。
session_load	恢复已保存的会话——所有思考、分支和标签都会重新加载到内存中。
session_list	浏览可用会话，最近更新的会话排在最前。
session_summary	生成会话的压缩摘要，以便在加载上下文时节省 token。

工作过程中，会话会自动持久保存到 SQLite。每次调用 think、branch、tag 和 revise 都会实时写入磁盘。会话在服务重启、上下文窗口重置和新对话后仍会保留——可以从中断处继续。

原版与 MAXential 提供的功能对比

功能	Anthropic sequential-thinking	MAXential Thinking
接口	1 个工具，9 个参数	20 个专用工具
分支	在架构中定义了参数，但未实现	完整生命周期：创建、切换、列出、检查、合并、关闭
修订	不支持	可修订任意思考内容，并保留原文和历史记录
持久化	无——服务器重启后数据会丢失	SQLite——重启、上下文重置和新对话后仍会保留
标记	不支持	可为任意思考内容添加语义标签
搜索	不支持	按内容或标签搜索
导出	不支持	Markdown、JSON、Mermaid 图表、ASCII 可视化
导航	不支持	按编号检索任意思考内容，浏览筛选后的历史记录

浏览会话历史记录

会话数据存储在标准 SQLite 数据库 .maxential/thinking.db 中。浏览以往推理会话有几种方式：

通过工具本身——请 AI 使用 session_list 浏览会话，使用 session_load 恢复会话，或使用 session_summary 获取精简概览。AI 可以通过对话方式整理格式、搜索和总结会话内容。

使用 SQLite 浏览器——在任意 SQLite 查看器中打开 .maxential/thinking.db（例如 VS Code/VSCodium 扩展、DB Browser for SQLite 或类似工具）。其架构简单明了：

表	内容
sessions	会话 ID、名称、描述、状态、时间戳
thoughts	每条思考内容及其编号、内容、分支和修订链接
branches	分支元数据、状态、结论、合并历史记录
tags	附加到思考内容的语义标签

在终端中：

sqlite3 .maxential/thinking.db "SELECT name, status, datetime(created_at/1000, 'unixepoch', 'localtime') as created FROM sessions ORDER BY updated_at DESC LIMIT 10;"

安装

Claude Desktop / Claude Code

将以下内容添加到 MCP 配置中：

Claude Desktop 配置文件位置：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "maxential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bam-devcrew/maxential-thinking-mcp"]
    }
  }
}

从源代码安装

git clone https://github.com/BAM-DevCrew/MAXential-Thinking-MCP.git
cd MAXential-Thinking-MCP
npm install
npm run build

然后进行配置：

{
  "mcpServers": {
    "maxential-thinking": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/MAXential-Thinking-MCP/dist/src/index.js"]
    }
  }
}

配置

持久化

会话数据存储在 SQLite 中。默认情况下，数据库会在工作目录下创建，路径为 .maxential/thinking.db。

{
  "mcpServers": {
    "maxential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bam-devcrew/maxential-thinking-mcp"],
      "env": {
        "MAXENTIAL_DB_PATH": "/path/to/your/thinking.db"
      }
    }
  }
}

MAXENTIAL_DB_PATH 的值	行为
(未设置)	工作目录下的 .maxential/thinking.db
/path/to/file.db	使用指定的文件路径
:memory:	仅在内存中运行——重启后不保留数据

如果 SQLite 初始化失败（权限问题、原生模块问题），服务器会自动回退到内存模式，绝不会崩溃。

将 .maxential/ 添加到项目的 .gitignore，以避免将会话数据纳入版本控制。

日志记录

{
  "mcpServers": {
    "maxential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bam-devcrew/maxential-thinking-mcp"],
      "env": {
        "MAXENTIAL_LOG_FILE": "/path/to/error.log"
      }
    }
  }
}

用法

你不需要直接调用这些工具——只需让 AI 使用 MAXential thinking，它就会在推理过程中调用这些工具。以下是实际使用示例。

梳理决策：

用 maxential thinking 来分析这个问题——新 API 应该使用 REST 还是 GraphQL？

AI 会构建一条思路链来分析问题，分别创建分支探索每种方案，补充带有权衡分析的想法，整合发现并得出结论。整个推理过程都会编号、结构化并持久保存。

探索多种方案：

用 maxential 来梳理身份验证改版——我想看到 JWT、会话令牌和 OAuth 这几种方案的分支

AI 会创建三个分支，分别独立推理每种方案，然后整合各项见解以便比较。你可以让它切换分支、关闭行不通的方向，或深入探索某条特定路径。

恢复之前的思考：

加载之前分析数据库优化方案的那个会话

AI 会浏览已保存的会话，找到匹配项，完整恢复其中的所有想法、分支和标签，并从上次中断处继续推理——即使是在不同的对话中也可以。

回顾过去的推理：

在你的 maxential thinking 历史记录中搜索所有标记为决策的内容

AI 会搜索会话中带标签的想法并返回结果。你还可以让它将完整思路链导出为 markdown，或生成思路结构图。

快速总结：

总结一下那个会话——只保留关键发现，简短一些

AI 会生成一份精简摘要，概述会话结论、带标签的重点和分支结果，方便在不重放完整思路链的情况下加载上下文。

开发

npm install          # Install dependencies
npm run build        # Build TypeScript
npm run watch        # Watch mode
npm test             # Run tests with coverage
npm run test:unit    # Unit tests only
npm run test:integration  # Integration tests only

许可证

MIT

参与贡献

欢迎在 github.com/BAM-DevCrew/MAXential-Thinking-MCP 提交问题和 PR。