deep-thinker

DAG 기반 사고 그래프, 다중 추론 전략, 메타인지 및 자기 평가 기능을 갖춘 고급 인지 사고 MCP 서버입니다.

순차적 사고 MCP를 넘어선 중요한 진화로, 그래프 기반 사고 관리를 통해 구조화된 심층 추론을 제공합니다.

기능

DAG 기반 사고 그래프 — 사고는 선형 체인이 아닌 분기, 병합 및 교차 에지를 포함하는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 형성합니다.
5가지 추론 전략 — 순차적(Sequential), 변증법적(Dialectic, 정→반→합), 병렬적(Parallel), 유추적(Analogical), 귀추적(Abductive, 최선의 설명으로의 추론)
신뢰도 점수 — 지원/모순 분석, 깊이 페널티, 지식 통합 부스트를 지원하는 다요소 신뢰도 평가
자기 비판 — 심각도 수준 및 신뢰도 조정을 포함한 자동 비판 생성
메타인지 엔진 — 정체 상태, 침체, 신뢰도 하락을 감지하고 전략 전환 및 수정 조치를 제안
지식 통합 — 사고에 외부 지식을 연결하고, 격차를 감지하며, 소스 간 일관성을 검증
사고 가지치기(Pruning) — 막다른 길 감지, 중복 제거, 비생산적인 깊은 가지 제거, 경로 최적화

설치

전역(Global)

npm install -g deep-thinker

npx (설치 불필요)

npx deep-thinker

MCP 설정

Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "deep-thinker": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deep-thinker"]
    }
  }
}

또는 전역으로 설치된 경우:

{
  "mcpServers": {
    "deep-thinker": {
      "command": "deep-thinker"
    }
  }
}

기타 MCP 클라이언트

서버는 stdio를 통해 통신합니다. MCP 클라이언트를 deep-thinker 명령어나 node path/to/dist/index.js로 지정하세요.

도구

`think`

추론 전략을 사용하여 인지 그래프에 사고를 추가합니다.

매개변수:

매개변수	타입	필수	설명
`content`	string	예	사고 내용
`type`	string	아니오	사고 유형: `hypothesis`, `analysis`, `evidence`, `conclusion`, `question`, `assumption`, `insight`, `critique`, `synthesis`, `observation`
`strategy`	string	아니오	전략: `sequential`, `dialectic`, `parallel`, `analogical`, `abductive`
`confidence`	number	아니오	초기 신뢰도 0-1 (기본값: 0.5)
`parentId`	string	아니오	부모 노드 ID (기본값: 마지막 리프 노드)
`branch`	string	아니오	병렬 탐색을 위한 브랜치 이름
`tags`	string[]	아니오	분류를 위한 태그
`edgeTo`	object	아니오	명시적 에지: `{ targetId, type }`
`dialectic`	object	아니오	변증법 모드: `{ thesis, antithesis?, synthesis? }`
`parallel`	array	아니오	병렬 모드: `[{ content, type, confidence }]`
`analogical`	object	아니오	유추 모드: `{ sourceDomain, mapping, projectedConclusion }`
`abductive`	object	아니오	귀추 모드: `{ observation, explanations[], bestExplanation? }`
`knowledge`	object	아니오	지식 연결: `{ source, content, relevance }`

전략 세부 정보:

Sequential — 선형 체인: 각 사고는 이전 사고에서 파생됨
Dialectic — 정→반→합 패턴을 통해 모순 해결
Parallel — 여러 독립적인 브랜치를 동시에 탐색
Analogical — 알려진 도메인의 패턴을 현재 문제에 매핑
Abductive — 가설을 생성하고 최선의 설명을 추론

에지 유형: derives_from, contradicts, supports, refines, challenges, synthesizes, parallels, abstracts, instantiates

`evaluate`

신뢰도 점수, 비판 및 그래프 상태 분석을 통해 사고 과정을 평가합니다.

매개변수:

매개변수	타입	필수	설명
`nodeId`	string	아니오	평가할 특정 노드 (기본값: 전체 그래프)
`critique`	boolean	아니오	자기 비판 생성 (기본값: true)
`findGaps`	boolean	아니오	지식 격차 찾기 (기본값: false)
`validateKnowledge`	boolean	아니오	지식 일관성 검증 (기본값: false)

`metacog`

메타인지 작업 — 사고 과정을 모니터링하고 제어합니다.

매개변수:

매개변수	타입	필수	설명
`action`	string	예	`report` = 전체 상태, `switch` = 전략 변경, `auto_update` = 시스템 분석 허용
`strategy`	string	아니오	새로운 전략 (`switch` 작업 시)
`reason`	string	아니오	전환 이유 (`switch` 작업 시)

메타인지 엔진은 자동으로 다음을 수행합니다:

정체 상태 감지 (신뢰도가 향상되지 않음)
신뢰도 하락 추세 감지
과도한 모순 감지
전략 전환, 가지치기, 되돌리기 또는 결론 도출 제안

`graph`

사고 그래프를 쿼리하고 시각화합니다.

매개변수:

매개변수	타입	필수	설명
`action`	string	예	`visualize`, `stats`, `path`, `node`, `branches`, `best_path`, `leaves`
`nodeId`	string	아니오	노드 ID (`path`, `node` 작업 시)
`targetId`	string	아니오	대상 ID (`path` 작업 시)

`prune`

사고 그래프를 가지치기하고 최적화합니다.

매개변수:

매개변수	타입	필수	설명
`action`	string	예	`analyze` (보고만 함), `prune` (실행), `optimize_path`, `prune_node`
`nodeId`	string	아니오	가지치기할 노드 (`prune_node` 시)
`reason`	string	아니오	이유 (`prune_node` 시)

`reset`

사고 그래프를 초기화하고 새로운 세션을 시작합니다.

매개변수:

매개변수	타입	필수	설명
`problem`	string	아니오	새로운 문제 진술

사용 예시

순차적 추론

think: "Should we use microservices?" → type: question, confidence: 0.9
think: "Monolith has deployment bottlenecks" → type: analysis, confidence: 0.7
think: "Team lacks DevOps capacity for microservices" → type: evidence, confidence: 0.8
evaluate: → overall confidence 0.73
metacog: auto_update → strategy: sequential, progress: normal

변증법적 추론

think: {
  strategy: "dialectic",
  dialectic: {
    thesis: "Microservices improve scalability",
    antithesis: "But add operational complexity",
    synthesis: "Use modular monolith as middle ground"
  },
  confidence: 0.75
}

병렬 탐색

think: {
  strategy: "parallel",
  parallel: [
    { content: "Team expertise in Docker/K8s", type: "evidence", confidence: 0.8 },
    { content: "Limited DevOps capacity", type: "evidence", confidence: 0.6 },
    { content: "Budget allows hiring", type: "evidence", confidence: 0.4 }
  ]
}

귀추적 추론

think: {
  strategy: "abductive",
  abductive: {
    observation: "The grass is wet",
    explanations: [
      { content: "It rained", plausibility: 0.8 },
      { content: "Sprinklers were on", plausibility: 0.6 }
    ],
    bestExplanation: "It rained"
  },
  confidence: 0.8
}

메타인지 안내

metacog: { action: "auto_update" }
→ ⚠ Stuck: confidence has not improved for 3 steps
→ 💡 Action: [switch_strategy] Try parallel exploration
→   Suggested Strategy: parallel

metacog: { action: "switch", strategy: "parallel", reason: "Break through impasse" }
→ Strategy switched: sequential → parallel

가지치기

prune: { action: "analyze" }
→ Dead Ends: 2
  [thought_7] confidence=0.15: Bad idea...
  [thought_9] confidence=0.10: Another dead end...
→ Redundant Branch Groups: 1
  Keep [thought_5], prune [thought_6]: Redundant analysis...
→ Total prunable: 3 node(s)

prune: { action: "prune" }
→ Pruned 3 node(s) in 3 operations

아키텍처

src/
├── index.ts          MCP server & tool handlers
└── core/
    ├── types.ts      Type definitions & constants
    ├── node.ts       ThoughtNode CRUD operations
    ├── graph.ts      DAG-based thought graph
    ├── strategies.ts 5 reasoning strategy implementations
    ├── scorer.ts     Confidence scoring & self-critique
    ├── metacog.ts    Metacognitive engine
    ├── knowledge.ts  Knowledge integration & validation
    └── pruner.ts     Dead-end/redundancy detection & pruning

sequential-thinking과의 비교

기능	sequential-thinking	deep-thinker
사고 구조	선형 체인	DAG (분기/병합/교차 에지)
전략	순차적 전용	5가지 전략 (순차, 변증, 병렬, 유추, 귀추)
신뢰도	기본 사고 번호	추세 분석을 포함한 다요소 점수
자기 비판	없음	심각도 수준을 포함한 자동 생성
메타인지	없음	정체 감지, 전략 제안, 자동 전환
지식	없음	외부 참조, 격차 감지, 일관성 검증
가지치기	없음	막다른 길, 중복, 경로 최적화
그래프 쿼리	선형 검토	시각화, 최적 경로, 브랜치 분석, 통계

개발

git clone https://github.com/hubinoretros/deep-thinker.git
cd deep-thinker
npm install
npm run build
npm start

라이선스

MIT

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`think`

`evaluate`

`metacog`

`graph`

`prune`

`reset`

사용 예시

순차적 추론

변증법적 추론

병렬 탐색

귀추적 추론

메타인지 안내

가지치기

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