MCP Think Tank

Аналитический центр MCP

Обзор

MCP Think Tank — это мощный сервер Model Context Protocol (MCP), разработанный для расширения возможностей помощников ИИ, таких как Cursor и Claude @Web . Он предоставляет структурированную среду для улучшенного мышления, постоянной памяти и ответственного использования инструментов.

Ключевые возможности включают в себя расширенное последовательное мышление и цепочечное рассуждение , надежную систему памяти графа знаний с управлением версиями и интеллектуальную оркестровку инструментов с защитой ограничений вызовов . Эта платформа позволяет ИИ решать сложные проблемы с помощью структурного анализа, сохранять знания в течение сеансов и использовать внешние ресурсы, такие как веб-поиск, и все это при соблюдении настраиваемых ограничений использования.

🎯 Философия

Аналитический центр MCP построен на трех основных принципах:

1. Элегантная простота : минимальные, хорошо продуманные инструменты, которые дополняют возможности ИИ, а не пытаются их скопировать.
2. Улучшение рефлексии : Мягкое руководство способствует лучшему рассуждению и саморефлексии без жестких ограничений.
3. Постоянный контекст : простая, но эффективная схема знаний обеспечивает запоминание информации во время разговоров.

Основные характеристики

• 💭 Think Tool : выделенное пространство для структурированных рассуждений и самоанализа.
• 🧩 Knowledge Graph : простая и эффективная система постоянной памяти.
• 📝 Инструменты управления задачами : планируйте, отслеживайте и обновляйте задачи, интегрированные с графиком знаний.
• 🌐 Инструменты веб-исследований (Exa) : ищите в Интернете и получайте ответы с помощью API Exa.
• 🔍 Инструменты памяти : простые в использовании инструменты для хранения и извлечения информации из графа знаний.
• 🤝 Поддержка клиентов : Полная интеграция с Cursor, Claude @Web и другими клиентами MCP.
• 🛡️ Оркестровка инструментов и лимиты вызовов : встроенные средства защиты для эффективного и ответственного использования инструментов с настраиваемыми лимитами.
• ⚡ Кэширование контента : оптимизация производительности операций с файлами и URL-адресами с автоматическим обнаружением дубликатов.
• 🔄 Последовательное мышление : обеспечивает многошаговые процессы рассуждения с отслеживанием прогресса.
• 🔎 Саморефлексия : автоматизированные этапы рефлексии для улучшения качества рассуждений.
• 📊 Структурированные результаты : автоматическое форматирование мыслительных процессов для лучшей читаемости.
• 🔗 Интеграция исследований : бесшовное включение результатов веб-исследований в потоки рассуждений.

Преимущества структурированного мышления

Использование инструмента think обеспечивает специальное пространство для систематических рассуждений, поощряя:

• Четкое определение проблемы
• Сбор соответствующего контекста
• Пошаговый анализ
• Самоанализ рассуждений
• Правильно сформулированные выводы

Недавние исследования подчеркивают значительные улучшения при использовании структурированного мышления:

• Относительное улучшение на 54% при выполнении сложных задач по принятию решений.
• Повышенная согласованность в ходе нескольких испытаний.
• Улучшение производительности в тестах по программной инженерии.

Подробные характеристики

Помимо основного списка, MCP Think Tank предлагает сложные возможности для расширенного взаимодействия с ИИ.

Структурированное мышление (инструмент мышления)

Инструмент think — это основной механизм для обеспечения продвинутого рассуждения ИИ. Он предоставляет специализированную структурированную среду, в которой ИИ может систематически разбивать проблемы, собирать контекст, анализировать варианты и выполнять самоанализ. Это способствует более глубокому анализу и более качественным результатам по сравнению с неструктурированными ответами. Он поддерживает последовательные шаги и легко интегрируется с инструментами исследования и памяти.

Функция саморефлексии

Инструмент «Мышление» включает в себя мощную возможность саморефлексии, которую можно включить с помощью параметра selfReflect: true :

Когда включена саморефлексия, ИИ получает подсказку для размышления над собственными рассуждениями. Это соответствует философии проектирования MCP, которая заключается в улучшении, а не замене возможностей ИИ.

Параметр reflectPrompt позволяет вам настраивать подсказку, используемую для рефлексии, подгоняя ее под конкретные задачи или области рассуждений. Если не указано, используется подсказка по умолчанию, которая запрашивает идентификацию несоответствий, логических ошибок и предложения по улучшению.

Память графа знаний

Граф знаний обеспечивает постоянную память в различных взаимодействиях и сеансах. Он позволяет ИИ строить растущее понимание проекта, его компонентов и связанных концепций.

• Наблюдения с меткой времени : все записи памяти включают метаданные для отслеживания.
• Предотвращение дубликатов : интеллектуальное сопоставление сущностей позволяет избежать избыточных записей.
• Автоматическое связывание : создание отношений на основе эвристики связывает связанные концепции (настраивается).
• Расширенные запросы : Фильтруйте память по времени, тегам, ключевым словам и т. д. с помощью мощного инструмента memory_query для исторического анализа и отслеживания эволюции концепций. Легко находите последние записи за последние 48 часов или за любой определенный период времени.
• Обслуживание памяти : включены инструменты для обрезки и управления ростом памяти.
• Ключевые инструменты памяти : такие инструменты, как upsert_entities , add_observations , create_relations , search_nodes , memory_query и open_nodes используются для взаимодействия с графом.

Инструменты управления задачами

Набор инструментов позволяет ИИ управлять задачами проекта непосредственно в потоке разговора. Это интегрирует планирование и выполнение с графом знаний, позволяя ИИ понимать статус и приоритеты проекта.

Инструменты для выполнения ключевых задач

• plan_tasks : создание нескольких задач одновременно с приоритетами и зависимостями
• list_tasks : Фильтрация задач по статусу и приоритету
• next_task : Получить задачу с наивысшим приоритетом и отметить ее как выполняемую
• complete_task : Отметить задачи как выполненные
• update_tasks : Обновить существующие задачи новой информацией

Инструменты веб-исследования (Exa)

Используя API Exa, MCP Think Tank предоставляет инструменты для получения внешней информации. Это позволяет ИИ получать доступ к актуальной информации из сети, чтобы информировать свои рассуждения и предоставлять ответы из источников.

• exa_search : выполнение веб-поиска на основе запроса.
• exa_answer : Получите краткий, обоснованный ответ на фактический вопрос.

Примечание: использование этих инструментов требует настройки ключа Exa API. См. раздел «Конфигурация» .

Оркестровка инструментов и меры безопасности

MCP Think Tank включает в себя комплексные функции, обеспечивающие ответственное и эффективное использование инструментов.

• Ограничения использования : настраиваемое максимальное количество вызовов инструментов на одно взаимодействие пользователя ( TOOL_LIMIT , по умолчанию: 25). Ограничение учитывает только последовательные вызовы инструментов в одном сообщении пользователя и автоматически сбрасывается, когда пользователь отправляет новое сообщение.
• Автоматическое отслеживание : все вызовы инструментов регистрируются и отслеживаются.
• Плавное снижение : при достижении пределов система пытается вернуть частичные результаты.
• Интеллектуальное кэширование : идентичные вызовы инструментов и повторные выборки содержимого файлов/URL автоматически кэшируются, что сокращает время выполнения и использование ресурсов. Поведение и размер кэширования настраиваются ( CACHE_TOOL_CALLS , CONTENT_CACHE ).
• Настраиваемый доступ : белый список инструментов может ограничивать доступные инструменты в определенных контекстах.
• Обработка ошибок : надежная обработка ошибок обеспечивает четкую обратную связь в случае возникновения таких проблем, как достижение пределов или недопустимые вызовы инструментов.

📦 Установка

⚠️ Важное примечание ПРОЧИТАЙТЕ ЭТО: При обновлении до новой версии MCP Think Tank в Cursor или Claude вы можете создать несколько экземпляров сервера MCP Think Tank, что приведет к созданию дополнительных экземпляров Node.js, что снизит производительность вашей системы — это известная проблема с серверами MCP — завершите все процессы mcp-think-tank в вашей системе и убедитесь, что у вас запущен только один экземпляр node.js.

⚠️ Tasks.jsonl находится в ~/.mcp-think-tank/. Файл отделен от файла kg, так как аналитический центр может запутаться в ранее созданных задачах в файле kg. Удалите содержимое файла tasks.jsonl, если файл станет слишком большим или если вы хотите начать новый проект и убедиться, что в файле нет задач. В будущей версии задачи могут быть объединены с файлом kg, чтобы гарантировать, что выполненные задачи и связи будут храниться в памяти, и не будет дублирующихся задач.

NPX (рекомендуется)

Самый простой способ использовать MCP Think Tank — через NPX в Cursor, используя файл mcp.json, который запускает последнюю версию без глобальной установки.

Для последней версии (могут возникнуть проблемы с совместимостью):

У некоторых пользователей возникают проблемы с npx @latest в Cursor. Если это так, попробуйте указать версию mcp-think-tank@2.0.7 в файле .json или установить ее глобально:

Глобальная установка

Для постоянного инструмента командной строки:

⚙️ Конфигурация

MCP Think Tank настраивается в основном через переменные среды или через конфигурацию вашего клиента MCP (например, .cursor/mcp.json Cursor).

Быстрый старт: основная настройка

1. Установите MCP Think Tank (см. Установка выше).
2. Получите свой ключ API Exa (требуется для инструментов веб-поиска):
   • Зарегистрируйтесь на exa.ai и скопируйте свой ключ API.
3. ВАЖНО! СЕРВЕРЫ STDIO УСТАРЕЛИ . Индустрия MCP переходит на транспорты на основе HTTP. БУДУЩИЕ ОБНОВЛЕНИЯ НЕ БУДУТ ПОДДЕРЖИВАТЬ СЕРВЕРЫ STDIO.
4. Настройте свой сервер MCP (для Cursor добавьте в .cursor/mcp.json ):

Основные переменные

• MEMORY_PATH : Обязательно . Абсолютный путь к файлу хранилища памяти. Важно: всегда устанавливайте уникальный MEMORY_PATH для каждого проекта, чтобы избежать конфликтов графа знаний между проектами. Если не указано, по умолчанию используется ~/.mcp-think-tank/memory.jsonl .
• EXA_API_KEY : Требуется для инструментов веб-поиска Exa . Ваш ключ API от exa.ai .

Расширенная конфигурация

• TOOL_LIMIT : Максимальное количество вызовов инструментов, разрешенных для одного взаимодействия пользователя (по умолчанию: 25 ). Счетчик автоматически сбрасывается с каждым новым сообщением пользователя, гарантируя, что вы можете сделать до 25 последовательных вызовов инструментов в рамках одного взаимодействия.
• CACHE_TOOL_CALLS : включить/отключить кэширование идентичных вызовов инструментов (по умолчанию: true ).
• TOOL_CACHE_SIZE : Максимальное количество кэшированных вызовов инструментов (по умолчанию: 100 ).
• CACHE_CONTENT : включить/отключить кэширование на основе содержимого для операций с файлами/URL (по умолчанию: true ).
• CONTENT_CACHE_SIZE : Максимальное количество элементов в кэше контента (по умолчанию: 50 ).
• CONTENT_CACHE_TTL : время жизни кэшированного контента в миллисекундах (по умолчанию: 300000 - 5 минут).
• MCP_DEBUG : включить ведение журнала отладки (по умолчанию: false ).
• MCP_LISTEN_PORT : Установить пользовательский порт для сервера MCP (по умолчанию: 3399 для серверов TCP, не имеет значения для stdio ).
• LOG_LEVEL : Установить уровень ведения журнала ( debug , info , warn , error ) (по умолчанию: info ).
• AUTO_LINK : включить автоматическое связывание сущностей в графе знаний (по умолчанию: true ).

Обслуживание памяти

• MIN_SIMILARITY_SCORE : Пороговое значение для сопоставления сущностей при предотвращении дубликатов (по умолчанию: 0.85 ).
• MAX_OPERATION_TIME : Максимальное время пакетных операций с памятью в миллисекундах (по умолчанию: 5000 ).

Пример конфигурации с расширенными настройками в .cursor/mcp.json :

💡 Совет по производительности: для больших проектов увеличение TOOL_LIMIT и размеров кэша может повысить производительность за счет более высокого использования памяти. Отслеживайте свои шаблоны использования и вносите соответствующие изменения. Но в Cursor предел инструмента должен быть 25, чтобы избежать достижения предела и возобновления с последнего вызова инструмента — в настоящее время многие пользователи курсора сообщают о проблемах с возобновлением в версии: 0.49.6. Это не связано с MCP Think Tank.

💡 Примечание: Если вы используете Cursor в режиме YOLO или кодировании Vibe, я предлагаю контекстную подготовку новых чатов и дать Cursor знать, что он должен использовать MCP Think Tank для создания сущностей, наблюдений и отношений. Это поможет вам получить максимальную отдачу от MCP Think Tank.

Примером контекстного прайминга является сохранение файла Prime.md в папке .cursor вашего проекта со следующим содержимым:

Более подробную информацию о серверах MCP см. в документации Cursor MCP .

Настройка правил проекта (для курсора/ИИ)

Чтобы обеспечить эффективное использование Cursor и другими совместимыми агентами инструментов MCP Think Tank, вам необходимо предоставить ИИ руководство. Обычно это делается с помощью правила проекта. Создайте одно правило проекта Auto Attach следующим образом:

1. Добавить новое правило в курсоре

1. Открытый курсор.
2. Перейдите в палитру команд ( Cmd+Shift+P или Ctrl+Shift+P ).
3. Выберите «Новое правило курсора» .
4. Назовите правило (например, mcp-think-tank.mdc ).
5. В редакторе правил задайте метаданные и вставьте содержимое правила из примера ниже.

2. Пример файла правил ( .cursor/rules/mcp-think-tank.mdc )

Этот файл Markdown служит контекстом для ИИ , помогая ему определить, когда и как использовать доступные инструменты.

----- Начало правила -----

----- Конец правила -----

⚡ Оптимизация производительности

MCP Think Tank использует встроенные оптимизации для обеспечения эффективной работы:

Кэширование контента

• Автоматическое кэширование содержимого файлов и URL на основе криптографического хеширования.
• Предотвращает избыточное чтение файлов и сетевые запросы.
• Значительно ускоряет повторные операции с одним и тем же контентом.
• Размер кэша и TTL настраиваются с помощью переменных среды ( CONTENT_CACHE_SIZE , CONTENT_CACHE_TTL ).

Оптимизация вызова инструмента

• Идентичные вызовы инструментов в рамках сеанса автоматически обнаруживаются и обслуживаются из кэша.
• Предотвращает подсчет повторных вызовов в рамках лимита взаимодействия.
• Улучшает реакцию на повторяющиеся запросы инструментов.
• Размер кэша можно настраивать ( TOOL_CACHE_SIZE ).

Лучшие практики

Для оптимального использования MCP Think Tank с Cursor/Claude в крупных проектах:

• Используйте инструмент think для всех нетривиальных процессов рассуждения и принятия решений.
• Всегда сохраняйте важные мысли, выводы и архитектурные решения в графе знаний, используя инструменты памяти.
• Интегрируйте веб-исследования и управление задачами в свой рабочий процесс, чтобы ИИ был информирован и сосредоточен.
• Регулярно просматривайте и обновляйте схему знаний вашего проекта, чтобы обеспечить ее точность и актуальность.
• Ссылайтесь на существующие знания и прошлые решения, чтобы поддерживать последовательность кода и дизайна.
• Помните об ограничениях на вызов инструментов, особенно в сложных автоматизированных рабочих процессах. Контролируйте использование, если необходимо.
• Настройте переменные конфигурации ( TOOL_LIMIT , параметры кэша) в зависимости от потребностей и сложности вашего проекта для повышения производительности.

🤝 Вклад

Вклады приветствуются! Пожалуйста, не стесняйтесь отправлять запрос на включение.

1. Создайте форк репозитория.
2. Создайте ветку функций ( git checkout -b feature/amazing-feature ).
3. Зафиксируйте свои изменения ( git commit -m 'Add some amazing feature' ).
4. Отправьте изменения в ветку ( git push origin feature/amazing-feature ).
5. Откройте запрос на извлечение.

📄 Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .

📚 Ссылки для справки

• Документация по правилам курсора
• Протокол контекста модели MCP
• API Exa
• Исследования структурированного мышления компании Anthropic
• Модель контекстного протокола
• FastMCP