シーケンシャルシンキングMCPサーバー
モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）サーバーは、定義された段階を通して構造化された段階的な思考を促進します。このツールは、複雑な問題を段階的な思考に分解し、思考プロセスの進行を追跡し、要約を生成するのに役立ちます。
特徴
- 構造化思考フレームワーク：標準的な認知段階（問題の定義、調査、分析、統合、結論）を通じて思考を整理します
- 思考追跡: メタデータを使用して連続的な思考を記録し、管理します
- 関連思考分析：類似した思考間のつながりを特定する
- 進捗状況のモニタリング：全体的な思考の順序におけるあなたの位置を追跡します
- 要約生成: 思考プロセス全体の簡潔な概要を作成します
- 永続ストレージ: スレッドセーフで思考セッションを自動的に保存します
- データのインポート/エクスポート: 思考セッションの共有と再利用
- 拡張可能なアーキテクチャ: 機能を簡単にカスタマイズおよび拡張できます
- 堅牢なエラー処理: エッジケースや破損したデータの適切な処理
- 型安全性: 包括的な型注釈と検証
前提条件
主要技術
- Pydantic : データの検証とシリアル化
- Portalocker : スレッドセーフなファイルアクセス
- FastMCP : モデルコンテキストプロトコル統合用
- リッチ: 強化されたコンソール出力用
- PyYAML : 構成管理用
プロジェクト構造
mcp-sequential-thinking/
├── mcp_sequential_thinking/
│ ├── server.py # Main server implementation and MCP tools
│ ├── models.py # Data models with Pydantic validation
│ ├── storage.py # Thread-safe persistence layer
│ ├── storage_utils.py # Shared utilities for storage operations
│ ├── analysis.py # Thought analysis and pattern detection
│ ├── testing.py # Test utilities and helper functions
│ ├── utils.py # Common utilities and helper functions
│ ├── logging_conf.py # Centralized logging configuration
│ └── __init__.py # Package initialization
├── tests/
│ ├── test_analysis.py # Tests for analysis functionality
│ ├── test_models.py # Tests for data models
│ ├── test_storage.py # Tests for persistence layer
│ └── __init__.py
├── run_server.py # Server entry point script
├── debug_mcp_connection.py # Utility for debugging connections
├── README.md # Main documentation
├── CHANGELOG.md # Version history and changes
├── example.md # Customization examples
├── LICENSE # MIT License
└── pyproject.toml # Project configuration and dependencies
クイックスタート
- プロジェクトの設定
# Create and activate virtual environment
uv venv
.venv\Scripts\activate # Windows
source .venv/bin/activate # Unix
# Install package and dependencies
uv pip install -e .
# For development with testing tools
uv pip install -e ".[dev]"
# For all optional dependencies
uv pip install -e ".[all]"
- サーバーを実行する
# Run directly
uv run -m mcp_sequential_thinking.server
# Or use the installed script
mcp-sequential-thinking
- テストを実行する
# Run all tests
pytest
# Run with coverage report
pytest --cov=mcp_sequential_thinking
クロードデスクトップ統合
Claude Desktop 構成 (Windows の場合は%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json ) に追加します。
{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\path\\to\\your\\mcp-sequential-thinking\\run_server.py",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
あるいは、 pip install -e .を使用してパッケージをインストールした場合は、次を使用できます。
{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "mcp-sequential-thinking"
}
}
}
仕組み
サーバーは思考履歴を保持し、構造化されたワークフローを通じて処理します。各思考はPydanticモデルを用いて検証され、思考段階に分類され、関連するメタデータとともにスレッドセーフなストレージシステムに保存されます。サーバーはデータの永続化とバックアップ作成を自動的に処理し、思考間の関係性を分析するためのツールを提供します。
使用ガイド
Sequential Thinking サーバーは、次の 3 つの主要なツールを公開します。
1. process_thought
連続的な思考プロセスにおける新しい考えを記録し、分析します。
パラメータ:
thought (文字列): 思考の内容thought_number （整数）：シーケンス内の位置（例：最初の思考は1）total_thoughts (整数): シーケンス内の予想される合計思考数next_thought_needed (boolean): この思考の後にさらに思考が必要かどうかstage (文字列): 思考段階 - 次のいずれかになります:tags （文字列のリスト、オプション）：あなたの考えのキーワードまたはカテゴリaxioms_used （文字列のリスト、オプション）：思考に適用された原則または公理assumptions_challenged (文字列のリスト、オプション): 仮定、あなたの考え、質問、または課題
例：
# First thought in a 5-thought sequence
process_thought(
thought="The problem of climate change requires analysis of multiple factors including emissions, policy, and technology adoption.",
thought_number=1,
total_thoughts=5,
next_thought_needed=True,
stage="Problem Definition",
tags=["climate", "global policy", "systems thinking"],
axioms_used=["Complex problems require multifaceted solutions"],
assumptions_challenged=["Technology alone can solve climate change"]
)
2. generate_summary
思考プロセス全体の要約を生成します。
出力例:
{
"summary": {
"totalThoughts": 5,
"stages": {
"Problem Definition": 1,
"Research": 1,
"Analysis": 1,
"Synthesis": 1,
"Conclusion": 1
},
"timeline": [
{"number": 1, "stage": "Problem Definition"},
{"number": 2, "stage": "Research"},
{"number": 3, "stage": "Analysis"},
{"number": 4, "stage": "Synthesis"},
{"number": 5, "stage": "Conclusion"}
]
}
}
3. clear_history
記録された思考をすべて消去して思考プロセスをリセットします。
実用的な応用
- 意思決定：重要な決定を系統的に行う
- 問題解決：複雑な問題を管理可能なコンポーネントに分割する
- 研究計画：明確な段階を設けて研究アプローチを構築する
- 執筆の構成：執筆前にアイデアを段階的に展開する
- プロジェクト分析: 定義された分析段階を通じてプロジェクトを評価する
はじめる
MCPを適切に設定すれば、 process_thoughtツールを使って思考を順番に整理し始めることができます。作業を進めるにつれて、 generate_summaryで概要を把握し、必要に応じてclear_historyで履歴をリセットできます。
シーケンシャルシンキングサーバーのカスタマイズ
Sequential Thinkingサーバーのカスタマイズと拡張方法の詳細な例については、 example.mdをご覧ください。以下のコードサンプルが含まれています。
- 思考段階の修正
- Pydanticによる思考データ構造の強化
- データベースによる永続性の追加
- NLPによる強化分析の実装
- カスタムプロンプトの作成
- 高度な設定の設定
- Web UI統合の構築
- 視覚化ツールの実装
- 外部サービスへの接続
- 協力的な環境の構築
- テストコードの分離
- 再利用可能なユーティリティの構築
ライセンス
MITライセンス