순차적 사고 MCP 서버
정의된 단계를 통해 체계적이고 점진적인 사고를 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 도구는 복잡한 문제를 순차적인 사고로 나누고, 사고 과정의 진행 상황을 추적하며, 요약을 생성하는 데 도움을 줍니다.
특징
- 구조화된 사고 프레임워크 : 표준적인 인지 단계(문제 정의, 조사, 분석, 종합, 결론)를 통해 사고를 구성합니다.
- 생각 추적 : 메타데이터를 사용하여 순차적인 생각을 기록하고 관리합니다.
- 관련 사고 분석 : 유사한 사고 간의 연결을 식별합니다.
- 진행 상황 모니터링 : 전반적인 사고 순서에서 위치를 추적합니다.
- 요약 생성 : 전체 사고 과정에 대한 간결한 개요를 생성합니다.
- 영구 저장소 : 스레드 안전성을 통해 사고 세션을 자동으로 저장합니다.
- 데이터 가져오기/내보내기 : 사고 세션 공유 및 재사용
- 확장 가능한 아키텍처 : 기능을 쉽게 사용자 지정하고 확장할 수 있습니다.
- 강력한 오류 처리 : 예외 상황 및 손상된 데이터의 우아한 처리
- 유형 안전성 : 포괄적인 유형 주석 및 유효성 검사
필수 조건
- Python 3.10 이상
- UV 패키지 관리자( 설치 가이드 )
핵심 기술
- Pydantic : 데이터 검증 및 직렬화를 위해
- Portalocker : 스레드 안전 파일 액세스를 위해
- FastMCP : 모델 컨텍스트 프로토콜 통합을 위해
- Rich : 향상된 콘솔 출력을 위해
- PyYAML : 구성 관리용
프로젝트 구조
지엑스피1
빠른 시작
- 프로젝트 설정
# 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]"
- 서버 실행
# Run directly
uv run -m mcp_sequential_thinking.server
# Or use the installed script
mcp-sequential-thinking
- 테스트 실행
# Run all tests
pytest
# Run with coverage report
pytest --cov=mcp_sequential_thinking
Claude 데스크톱 통합
Claude Desktop 구성에 추가하세요(Windows의 경우 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json ):
{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\path\\to\\your\\mcp-sequential-thinking\\run_server.py",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
또는 pip install -e . 사용하여 패키지를 설치한 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "mcp-sequential-thinking"
}
}
}
작동 원리
서버는 생각의 이력을 유지하고 체계적인 워크플로를 통해 처리합니다. 각 생각은 Pydantic 모델을 사용하여 검증되고, 사고 단계로 분류되며, 관련 메타데이터와 함께 스레드 안전 저장 시스템에 저장됩니다. 서버는 데이터 지속성, 백업 생성을 자동으로 처리하고, 생각 간의 관계를 분석하는 도구를 제공합니다.
사용 가이드
Sequential Thinking 서버는 세 가지 주요 도구를 제공합니다.
1. process_thought
순차적 사고 과정에서 새로운 생각을 기록하고 분석합니다.
매개변수:
thought (문자열): 생각의 내용thought_number (정수): 시퀀스의 위치(예: 첫 번째 생각의 경우 1)total_thoughts (정수): 시퀀스에서 예상되는 총 생각 수next_thought_needed (부울): 이 생각 이후에 더 많은 생각이 필요한지 여부stage (문자열): 사고 단계 - 다음 중 하나여야 합니다.tags (문자열 목록, 선택 사항): 생각에 대한 키워드 또는 카테고리axioms_used (문자열 목록, 선택 사항): 생각에 적용되는 원리 또는 공리assumptions_challenged (문자열 목록, 선택 사항): 가정, 생각, 질문 또는 과제
예:
# 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
전체 사고 과정을 요약하여 보여줍니다.
출력 예:
{
"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
기록된 생각을 모두 지워 사고 과정을 재설정합니다.
실제 응용 프로그램
- 의사결정 : 중요한 결정을 체계적으로 처리합니다.
- 문제 해결 : 복잡한 문제를 관리 가능한 구성 요소로 분해
- 연구 계획 : 명확한 단계로 연구 접근 방식을 구성하세요
- 글쓰기 구성 : 글쓰기 전에 점진적으로 아이디어를 개발하세요
- 프로젝트 분석 : 정의된 분석 단계를 통해 프로젝트를 평가합니다.
시작하기
MCP를 제대로 설정했다면, process_thought 도구를 사용하여 생각을 순서대로 정리하기 시작하면 됩니다. 진행하면서 generate_summary 사용하여 개요를 확인하고, 필요할 때 clear_history 사용하여 초기화할 수 있습니다.
순차적 사고 서버 사용자 지정
Sequential Thinking 서버를 사용자 지정하고 확장하는 방법에 대한 자세한 예시는 example.md 를 참조하세요. 여기에는 다음 코드 샘플이 포함되어 있습니다.
- 사고 단계 수정
- Pydantic을 사용하여 사고 데이터 구조 강화
- 데이터베이스를 사용하여 지속성 추가
- NLP를 활용한 향상된 분석 구현
- 사용자 정의 프롬프트 만들기
- 고급 구성 설정
- 웹 UI 통합 구축
- 시각화 도구 구현
- 외부 서비스에 연결
- 협업 환경 만들기
- 테스트 코드 분리
- 재사용 가능한 유틸리티 구축
특허
MIT 라이센스