mcp-structured-thinking

구조화된 사고 MCP 서버

Arben Ademi 의 Sequential Thinking Python 서버를 기반으로 하는 TypeScript 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 프로젝트의 목적은 LLM(학생 리더십 개발)이 "메타인지적" 자기 성찰을 강화하여 아이디어 공간을 탐구하는 마인드 맵을 프로그래밍 방식으로 구성할 수 있도록 하는 것입니다.

설정

Claude Desktop, Cursor 또는 다른 MCP 클라이언트에서 도구 구성을 다음과 같이 설정합니다.

지엑스피1

개요

생각의 질 점수

LLM이 생각을 포착하면, 해당 생각에 0에서 1 사이의 품질 점수를 부여합니다. 이 점수는 생각의 단계와 함께 LLM의 사고 과정을 "조정"하는 방법에 대한 "메타인지적" 피드백을 제공하는 데 사용됩니다.

생각의 단계

각 생각에는 단계(예: 문제 정의, 분석, 아이디어 도출)가 표시되어 LLM의 사고 과정 수명 주기를 관리하는 데 도움이 됩니다. 현재 구현 방식에서는 이러한 단계가 매우 중요한 역할을 합니다. 실제로 LLM이 특정 단계에 너무 오래 머무르거나 현재 단계에서 낮은 수준의 사고를 하는 경우, 서버는 LLM에 피드백을 제공하여 사고를 다른 단계, 또는 적어도 현재 단계에서는 흔하지 않은 사고 전략으로 "조정"합니다. (예: 연역 모드에서는 LLM이 더욱 창의적인 사고를 하도록 유도합니다.)

생각의 분기

LLM은 특정 사고에서 "가지"를 생성하여 다양한 추론 경로를 병렬적으로 탐색할 수 있습니다. 각 가지는 개별적으로 추적되므로 여러 해결책이나 아이디어가 공존해야 하는 상황을 관리할 수 있습니다.

메모리 관리

서버는 LLM의 가장 최근 10개 생각에 대한 "단기" 메모리 버퍼와, 주어진 주제에 대한 LLM의 사고 과정 전체 기록을 요약하기 위해 태그를 기반으로 검색할 수 있는 생각에 대한 "장기" 메모리를 유지 관리합니다.

제한 사항

순진한 메타인지 모니터링

현재, 품질 측정 기준과 메타인지적 피드백은 단일 자체 보고 품질 점수에 적용되는 순진한 단계 기반 승수에서 기계적으로 파생됩니다.

향후 작업의 일환으로 사고 내용의 의미 분석, 사고 검증 프로세스, 추론 오류에 대한 보다 지능적인 모니터링을 포함한 보다 정교한 메타인지 피드백을 추가할 계획입니다.

사용자 인터페이스 부족

현재 서버는 모든 생각을 메모리에 저장하며, 파일이나 데이터베이스에 저장하지 않습니다. 또한 생각 공간을 검토하거나 마인드맵을 시각화할 수 있는 사용자 인터페이스도 없습니다.

향후 작업의 일환으로 사용자가 생각 그래프가 진화하는 모습을 볼 수 있도록 간단한 시각화 클라이언트를 통합할 계획입니다.

MCP 도구

서버는 다음과 같은 MCP 도구를 제공합니다.

캡처_생각

생각의 유형, 품질, 내용 및 다른 생각과의 관계에 대한 메타데이터를 포함하여 생각 기록에 생각을 만듭니다.

매개변수:

• thought : 현재 생각의 내용
• thought_number : 시퀀스의 현재 위치
• total_thoughts : 예상 총 생각 수
• next_thought_needed : 다른 생각이 따라야 하는지 여부
• stage : 현재 사고 단계(예: "문제 정의", "분석")
• is_revision (선택 사항): 이것이 이전 생각을 수정하는지 여부
• revises_thought (선택 사항): 수정되는 생각의 수
• branch_from_thought (선택 사항): 새로운 생각의 시작점
• branch_id (선택 사항): 현재 브랜치의 식별자
• needs_more_thoughts (선택 사항): 추가적인 생각이 필요한지 여부
• score (선택 사항): 품질 점수(0.0~1.0)
• tags (선택 사항): 생각에 대한 카테고리 또는 레이블

생각을 수정하다

생각의 유형, 품질, 내용 및 다른 생각과의 관계에 대한 메타데이터를 사용하여 생각 기록에서 생각을 수정합니다.

매개변수:

• thought_id : 수정할 생각의 ID
• capture_thought 의 매개변수

관련 생각 검색

지정된 생각과 태그를 공유하는 장기 저장소에서 생각을 검색합니다.

매개변수:

• thought_id : 관련 생각을 검색할 생각의 ID

생각_요약_얻기

사고 과정 전체에 대한 포괄적인 요약을 작성합니다.

명확한 사고의 역사

기록된 생각을 모두 지우고 서버 상태를 재설정합니다.

특허

MIT