Skip to main content
Glama
enesjakozh
arben-adm

Sequential Thinking MCP Server

by arben-adm
OverviewInspectSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Remote

顺序思维 MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器，通过定义的阶段促进结构化、渐进式的思考。此工具可帮助您将复杂问题分解为连续的思路，跟踪思考过程的进展并生成摘要。

Python 版本 许可证：MIT 代码样式：黑色

特征

  • 结构化思维框架：通过标准认知阶段（问题定义、研究、分析、综合、结论）组织思想

  • 思维追踪：使用元数据记录和管理连续的思维

  • 相关思想分析：识别相似思想之间的联系

  • 进度监控：跟踪你在整个思考序列中的位置

  • 摘要生成：创建整个思考过程的简明概述

  • 持久存储：自动保存你的思考过程，确保线程安全

  • 数据导入/导出：共享和重复使用思考会议

  • 可扩展架构：轻松定制和扩展功能

  • 强大的错误处理：优雅地处理边缘情况和损坏的数据

  • 类型安全：全面的类型注释和验证

Related MCP server: MCP Server Linear

先决条件

  • Python 3.10 或更高版本

  • UV 包管理器（安装指南）

关键技术

  • Pydantic ：用于数据验证和序列化

  • Portalocker ：用于线程安全的文件访问

  • FastMCP ：用于模型上下文协议集成

  • Rich ：用于增强控制台输出

  • PyYAML ：用于配置管理

项目结构

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

快速入门

  1. 设置项目

    # 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]"

  2. 运行服务器

    # Run directly uv run -m mcp_sequential_thinking.server # Or use the installed script mcp-sequential-thinking

  3. 运行测试

    # Run all tests pytest # Run with coverage report pytest --cov=mcp_sequential_thinking

Claude 桌面集成

添加到您的 Claude Desktop 配置（Windows 上为%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" ] } } }

或者，如果您已经使用pip install -e .安装了软件包，则可以使用：

{ "mcpServers": { "sequential-thinking": { "command": "mcp-sequential-thinking" } } }

工作原理

该服务器维护思维历史记录，并通过结构化的工作流对其进行处理。每个思维都使用 Pydantic 模型进行验证，并按思维阶段进行分类，并将其与相关元数据一起存储在线程安全的存储系统中。服务器自动处理数据持久化、备份创建，并提供用于分析思维之间关系的工具。

使用指南

顺序思维服务器公开了三个主要工具：

1. process_thought

记录并分析您连续思考过程中的新想法。

参数：

  • thought （字符串）：你的想法的内容

  • thought_number （整数）：序列中的位置（例如，1 表示第一个想法）

  • total_thoughts （整数）：序列中预期的总想法数

  • next_thought_needed (boolean): 是否需要在此之后进行更多思考

  • stage （字符串）：思考阶段 - 必须是以下之一：

    • “问题定义”

    • “研究”

    • “分析”

    • “合成”

    • “结论”

  • tags （字符串列表，可选）：您的想法的关键字或类别

  • axioms_used （字符串列表，可选）：你思想中应用的原则或公理

  • assumptions_challenged （字符串列表，可选）：假设你的想法、问题或挑战

例子：

# 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

生成整个思考过程的总结。

示例输出：

{ "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

通过清除所有记录的想法来重置思考过程。

实际应用

  • 决策：有条不紊地完成重要决策

  • 解决问题：将复杂问题分解为可管理的部分

  • 研究规划：构建清晰的研究方法

  • 写作组织：写作前逐步发展思路

  • 项目分析：通过定义的分析阶段评估项目

入门

正确设置 MCP 后，只需使用process_thought工具即可按顺序整理思路。随着进度的推进，您可以使用generate_summary获取概览，并在需要时使用clear_history进行重置。

自定义顺序思维服务器

有关如何自定义和扩展 Sequential Thinking 服务器的详细示例，请参阅example.md 。它包含以下代码示例：

  • 修改思维阶段

  • 使用 Pydantic 增强思维数据结构

  • 使用数据库添加持久性

  • 利用 NLP 实现增强分析

  • 创建自定义提示

  • 设置高级配置

  • 构建 Web UI 集成

  • 实施可视化工具

  • 连接到外部服务

  • 创建协作环境

  • 分离测试代码

  • 构建可重复使用的实用程序

执照

MIT 许可证

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

Appeared in Searches

New MCP Servers

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/arben-adm/mcp-sequential-thinking'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server