Athena MCP
athena-mcp
Когда Гермес застревает, он спрашивает Афину.
MCP-сервер, который дает вашему агенту, использующему инструменты, умного помощника. Один инструмент: think. Никаких побочных эффектов — у Афины нет собственных инструментов. Она только рассуждает.
Когда ваш основной агент (Hermes, Claude Code, Cursor или любой другой клиент MCP) сталкивается со сложной проблемой — тонким багом, архитектурным вопросом или планом, требующим критики, — он вызывает think и получает краткий, хорошо обоснованный ответ. Ваш агент остается за рулем; Афина — это тихий консультант, к которому он обращается, когда проблема оказывается сложнее, чем может решить его базовая модель.
Вдохновлено thinker-агентом Codebuff, который делает именно это внутри себя: оркестратор Codebuff запускает thinker-gpt без инструментов после сбора контекста, и единственная задача этого «мыслителя» — глубоко подумать и вернуть краткий ответ.
Зачем нужно разделение?
Большинство агентов работают на одной модели для всего. Эта модель — компромисс: достаточно быстрая и дешевая для сотен вызовов инструментов, достаточно умная для большинства из них. Но когда агент действительно застревает, вам нужна другая модель — ориентированная на глубокие рассуждения (Claude Opus, GPT-5, Gemini Pro, DeepSeek R1), — при этом не передавая ей контроль над остальной частью задачи. Именно для этого нужна Афина.
Стоимость — модели рассуждения дороги в использовании при каждом запросе. Вызывайте их только тогда, когда это необходимо.
Задержка — модели рассуждения думают медленно. Приберегите их для сложных задач.
Ортогональность инструментов — у Афины намеренно нет инструментов. Вызывающий агент сохраняет контроль над побочными эффектами.
Портативность моделей — меняйте модели рассуждения для каждого вызова без перенастройки всего агента.
Related MCP server: think-mcp-server
Два бэкенда
claude-code (по умолчанию, если claude CLI находится в PATH) — запускает claude -p для каждого вызова и использует ваш OAuth Pro/Max подписки Anthropic. Никаких API-ключей, никакой оплаты за токены. Просто расходует квоту вашей подписки. Поддерживает opus, sonnet, haiku или полные названия моделей Claude.
openrouter — HTTPS-запрос к OpenRouter. Любая модель (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen и т.д.) с оплатой за токены. Требует OPENROUTER_API_KEY.
Выбирайте явно с помощью ATHENA_BACKEND=claude-code или ATHENA_BACKEND=openrouter.
Установка
git clone https://github.com/DevvGwardo/athena-mcp.git ~/projects/athena-mcp
cd ~/projects/athena-mcp
npm install
npm run buildОкружение
Переменная | Бэкенд | По умолчанию | Примечания |
| оба | auto |
|
| оба |
| Используемая модель |
| оба |
|
|
| claude-code | auto (поиск в PATH) | Абсолютный путь к бинарному файлу |
| claude-code | 180000 | Тайм-аут подпроцесса |
| openrouter | — | Обязательно |
| openrouter | — | Заголовки аналитики OpenRouter |
Подключение к Hermes
Hermes поддерживает MCP через stdio нативно (Nous Research Hermes Agent).
С подпиской Claude (рекомендуется):
hermes mcp add athena \
--command /path/to/node \
--args /path/to/athena-mcp/dist/index.js \
--env ATHENA_CLAUDE_CLI=/opt/homebrew/bin/claudeС OpenRouter:
hermes mcp add athena \
--command /path/to/node \
--args /path/to/athena-mcp/dist/index.js \
--env ATHENA_BACKEND=openrouter OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-... ATHENA_MODEL=anthropic/claude-opus-4.6Проверка:
hermes mcp list # should show `athena`
hermes mcp test athena # should report "Connected" and 1 toolЗапустите новую сессию Hermes, и агент увидит инструмент think.
Подключение к Claude Code
claude mcp add athena --command node --args /path/to/athena-mcp/dist/index.jsПодключение к любому другому MCP-клиенту
Это стандартный MCP-сервер stdio. Укажите клиенту путь node /path/to/athena-mcp/dist/index.js.
Инструмент think
Поле | Тип | Обязательно | Описание | ||
| string | да | Проблема для обдумывания. Может быть краткой. | ||
| string | нет | Код, фрагмент разговора, сообщения об ошибках — все, что нужно увидеть Афине. Она не может читать файлы. | ||
|
|
|
| нет | Уровень усилий при рассуждении. По умолчанию |
| string | нет | Переопределение модели для этого вызова. Формат зависит от бэкенда. |
Пример вызова (JSON-RPC):
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "think",
"arguments": {
"prompt": "Is there a race condition in the claim() function? If so, minimal fix?",
"context": "def claim(self, rid):\n if self.claims.get(rid):\n return False\n self.claims[rid] = self.agent_id\n return True",
"effort": "high"
}
}
}Ответ возвращается в виде текста с нижней строкой: backend: ... · model: ... · effort: ... · duration · tokens.
Заметки по проектированию
Без состояния. Каждый вызов независим. Для непрерывности разговора передавайте соответствующую историю через
context.Блоки
<think>...</think>в ответе Афины удаляются перед возвратом — она может использовать их как черновик, не засоряя вывод. Соответствует соглашению Codebuff.Нейтральный
cwd. Бэкенд claude-code запускается изos.tmpdir(), поэтому файлыCLAUDE.mdпроекта не попадают в контекст Афины.--tools ""+--disable-slash-commands+--no-session-persistenceпри каждом вызове claude-code гарантируют, что она действительно остается без инструментов и без состояния.Нет логики повторных попыток. Если бэкенд выдает ошибку, она передается вызывающему агенту, который сам решает, стоит ли повторять попытку.
Разработка
npm run dev # tsc --watch
npm run build
npm start # runs dist/index.js (needs an MCP stdio peer)Дымовое тестирование без обращения к API:
printf '%s\n' \
'{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"t","version":"0"}}}' \
'{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}' \
'{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}' \
| node dist/index.jsЛицензия
MIT
Авторы
Паттерн заимствован — с признательностью — у Codebuff от команды CodebuffAI. Их thinker-агент является каноническим эталоном для этого дизайна.
Available Tools
1 toolthinkA
Ask Athena to think. Delegates deep reasoning to a stronger model when you hit a hard problem — architecture decisions, subtle bugs, plan critique, tricky logic. Athena has NO tools; she only reasons and returns a concise response. You must gather relevant context yourself and pass it in via the context arg. Does not modify files, run commands, or access the network beyond the reasoning call.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| prompt | Yes | The problem to think about. Can be brief — Athena will reason about it carefully. Example: "Is this race condition in the claim() function real, and if so what's the minimal fix?" | |
| context | No | Optional. Relevant code, conversation excerpts, error messages, or other material Athena needs. Athena cannot read files, so anything it needs to see must be pasted here. | |
| effort | No | Optional reasoning effort override. Defaults to high. Use "high" for the hardest problems, "low" for quick sanity checks. | |
| model | No | Optional model override. Defaults to anthropic/claude-opus-4.6. Accepted values for current backend (openrouter): anthropic/claude-opus-4.6, openai/gpt-5.4, google/gemini-3.1-pro-preview, deepseek/deepseek-r1. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It effectively describes key traits: Athena 'only reasons and returns a concise response,' has 'NO tools,' and 'Does not modify files, run commands, or access the network beyond the reasoning call.' It also notes that 'You must gather relevant context yourself.' However, it lacks details on rate limits, authentication needs, or error handling, which would elevate it to a 5.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is appropriately sized and front-loaded, with the first sentence stating the core purpose. Each subsequent sentence adds critical information without redundancy: usage context, limitations, and parameter guidance. There is zero waste, and the structure flows logically from general to specific details.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's complexity (reasoning delegation with no output schema) and lack of annotations, the description is mostly complete. It covers purpose, usage, behavioral traits, and some parameter context. However, without an output schema, it doesn't detail return values or error formats, which is a minor gap. For a tool with no annotations and no output schema, this is strong but not perfect.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the schema already documents all four parameters thoroughly. The description adds minimal value beyond the schema, mentioning the 'context' arg briefly ('You must gather relevant context yourself and pass it in via the `context` arg.') but not explaining other parameters. This meets the baseline of 3 for high schema coverage, as the description doesn't significantly enhance parameter understanding.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose: 'Ask Athena to think. Delegates deep reasoning to a stronger model when you hit a hard problem — architecture decisions, subtle bugs, plan critique, tricky logic.' It specifies the verb ('think', 'delegates deep reasoning') and resource ('Athena', 'stronger model'), and distinguishes it from alternatives by noting 'Athena has NO tools; she only reasons and returns a concise response.' With no sibling tools, this level of specificity is excellent.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides explicit guidance on when to use this tool: 'when you hit a hard problem — architecture decisions, subtle bugs, plan critique, tricky logic.' It also clearly states when not to use it: 'Does not modify files, run commands, or access the network beyond the reasoning call.' With no sibling tools, this covers all necessary usage context, including exclusions and prerequisites like gathering context manually.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v0.3.0- First observed
think
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of confusion or overlap between tools. The single tool 'think' has a clearly defined and distinct purpose focused solely on deep reasoning without any competing alternatives.
A single tool inherently exhibits perfect naming consistency, as there are no other tools to compare against. The tool name 'think' is straightforward and follows a simple verb pattern without any conflicting conventions.
A single tool is generally too few for most server purposes, as it severely limits functionality and scope. While the tool is well-defined for reasoning tasks, the server lacks breadth, making it feel thin and potentially incomplete for broader applications.
The server is severely incomplete for any domain beyond basic reasoning, as it only offers a single tool for deep thinking without supporting actions like file modification, command execution, or network access. This creates significant gaps that will likely cause agent failures in practical workflows.
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)
Official MCP server for Agentwork — delegate tasks to AI agents with human-in-the-loop
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that implements the 'think' tool, providing Claude with a dedicated space for structured thinking during complex problem-solving tasks to improve reasoning capabilities.130MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceA minimal MCP Server that provides Claude AI models with the 'think' tool capability, enabling better performance on complex reasoning tasks by allowing the model to pause during response generation for additional thinking steps.17 npm25MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server implementation of Anthropic's Think Tool prompt engineering technique that enables Claude to break down complex problems and enhance its reasoning capabilities by providing a simple tool that echoes back thoughts.12ISC
- AlicenseBqualityFmaintenanceAn MCP server that provides a "think" tool enabling structured reasoning for AI agents, allowing them to pause and record explicit thoughts during complex tasks or multi-step tool use.141 PyPI107MIT