mcpField
T
Think MCP Tool

Think MCP Tool

本地服务
github.com/Rai220AI 与智能体10734 周前更新
代码仓库

关于 Think MCP Tool

Think MCP Tool 是一个 MCP 服务，提供名为 "think" 的工具，用于智能体工作流中的结构化推理。它不修改环境或数据，只把思考内容记录到日志中。适合需要在多步工具调用或策略检查中进行推理的 Agent。

主要功能

  1. 01提供 think 工具记录结构化思考
  2. 02不修改环境或数据库
  3. 03可选的高级模式
  4. 04基于 mcp[cli] 的轻量实现

适用场景

  1. 01分析前序工具调用的输出结果
  2. 02检查操作是否符合策略规范
  3. 03多步决策中逐步推进与回溯

MCP 相关

该项目是 MCP 服务，向 MCP 客户端暴露 think 工具，高级模式下还提供 criticize、plan 和 search 工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "think": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "think-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx think-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypithink-mcp

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Think MCP 工具

Think MCP 是 MCP（Model Context Protocol）服务的一种实现，提供了一个用于 Agent 式 AI 工作流中结构化推理的“think”工具。本项目的灵感来自 Anthropic 的工程文章：“think”工具：让 Claude 在复杂工具使用场景中停下来思考。

根据所引用的文章，添加 think 工具可以提升评估指标，因为即使是本身不具备高级推理能力的模型，也能借此获得推理能力。

alt text

Think Tool MCP server

什么是“think”工具？

“think”工具让 AI Agent 能够在复杂推理或多步工具调用过程中暂停，并记录明确的思考内容。它不会更改环境或数据库，而是将思考内容追加到日志中，帮助 Agent 处理信息、回溯步骤或遵守详细的策略。

这种方法尤其适用于：

  • 工具输出分析（处理之前工具调用的结果）
  • 策略要求严格的环境（核验是否符合准则）
  • 顺序决策（每一步都基于前面的步骤）

功能

  • 按照 Anthropic 的研究实现“think”工具
  • 基于标准、精简的 MCP 服务，使用 mcp[cli]
  • 可随时与 Claude 或其他 Agent 式大模型集成

用法

MCP 服务配置

将此 MCP 服务添加到你喜爱的 Agent 中。

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

工具定义

“think”工具定义如下：

  • 输入： thought（字符串）——需要思考的内容。
  • **行为：**将思考内容追加到日志中，以便进行结构化推理。

高级模式

为你的 Agent 添加其他工具：

  • 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

许可证

MIT License——详见 LICENSE

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。