분해 기반 추론 프레임워크인 Atom of Thoughts의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현입니다.
참고 : 이 구현은 연구 논문 "Markov LLM 테스트 시간 확장을 위한 생각의 원자" (Teng et al., 2025)를 기반으로 합니다.
이 저장소는 분해 기반 추론 프레임워크인 Atom of Thoughts(AoT)를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로 구현합니다. 이 구현은 "Atom of Thoughts for Markov LLM Test-Time Scaling" (Teng et al., 2025) 논문에 제시된 개념을 기반으로 합니다.
두 가지 주요 도구가 제공됩니다.
AoT(전체 버전) : 심층 분석과 복잡한 문제 해결을 위한 모든 기능을 갖춘 완벽한 Atom of Thoughts 도구입니다.
AoT-light(경량 버전) : 더 빠른 처리와 더 빠른 결과를 위해 최적화된 간소화된 버전입니다.
AoT-light는 시간에 민감한 상황에서 더 빠른 처리를 위해 설계되었습니다.
주요 특징 :
더 빠른 처리를 위해 최대 깊이를 낮추세요(5 대신 3).
간소화된 검증 프로세스
높은 신뢰도 가설에 대한 즉각적인 결론 제안
감소된 계산 오버헤드 및 응답 페이로드
철저한 분석보다는 속도에 최적화됨
사용 사례 :
원자적 사고 조직을 요구하는 빠른 브레인스토밍 세션
철저한 분석보다 속도가 우선시되는 시간에 민감한 문제 해결
심층 분해가 필요하지 않은 더 간단한 추론 작업
심층 분석을 위해 전체 AoT를 사용하기 전 초기 탐색
응답 시간이 중요한 학습 또는 시연 목적
Atom of Thoughts는 다음과 같은 시나리오에서 효과적입니다.
복잡한 추론이 필요한 문제 해결
다양한 관점에서 검증이 필요한 가설 생성
정확성이 중요한 시나리오에서 높은 신뢰도의 결론 도출
중요한 작업에서 논리적 오류 최소화
여러 검증 단계가 필요한 의사결정
AoT는 5가지 유형의 원자를 사용합니다.
전제 : 문제 해결을 위한 기본 가정 또는 주어진 정보
추론 : 다른 원자에 기반한 논리적 추론 과정
가설 : 제안된 해결책 또는 중간 결론
검증 : 다른 원자(특히 가설)의 타당성을 평가하는 과정
결론 : 검증된 가설 또는 최종 문제 해결
원자를 더 작은 아원자로 분해하고 검증 후 다시 수축시키는 메커니즘입니다.
분해 : 복잡한 원자를 더 작은 아원자로 분해하는 것.
startDecomposition(atomId) : 원자 분해 시작
addToDecomposition(decompositionId, atomId) : 분해에 하위 원자 추가
completeDecomposition(decompositionId) : 분해 프로세스 완료
수축 : 모든 하위 원자가 확인되면 원래 원자로 다시 수축됩니다.
하위 원자의 신뢰 수준을 기반으로 원래 원자의 신뢰도를 계산합니다.
신뢰도가 높은 검증된 가설에 대한 결론을 자동으로 제안합니다.
최대 깊이에 도달하거나 신뢰도가 높은 결론을 찾으면 자동으로 종료됩니다.
getTerminationStatus() : 현재 종료 상태 및 이유를 반환합니다.
getBestConclusion() : 가장 높은 신뢰도를 갖는 결론을 반환합니다.
atomId : 원자의 고유 식별자(예: 'A1', 'H2')
content : 원자의 실제 내용
atomType : 원자의 유형(전제, 추론, 가설, 검증, 결론 중 하나)
종속성 : 이 원자가 의존하는 다른 원자의 ID 목록
신뢰도 : 이 원자의 신뢰 수준(0~1 사이의 값)
isVerified : 이 원자가 검증되었는지 여부
depth : 분해-수축 과정에서 이 원자의 깊이 수준
문제를 이해하고 필요한 전제 원자를 정의합니다.
전제에 기반한 추론 원자 생성
추론을 기반으로 가설 원자를 생성합니다.
가설을 검증하기 위한 검증 원자 생성
검증된 가설을 기반으로 결론 원자 도출
필요할 경우 원자 분해를 사용하여 더 깊이 탐색하세요
높은 신뢰도의 결론 원자를 최종 답변으로 제시합니다.
두 가지 사고 도구를 같은 주제에 적용한 결과, 다음과 같은 차이점과 성과 특성이 관찰되었습니다.
순차적 사고:
선형적 사고 과정: 한 생각에서 다음 생각으로 순차적으로 진행됩니다.
생각의 총 개수를 미리 예측합니다
각 사고 단계는 이전 단계를 기반으로 구축됩니다.
생각의 원자:
비선형 네트워크 구조: 여러 사고 단위(원자)가 종속성을 가지고 상호 연결됨
원자 유형(전제, 추론, 가설, 검증, 결론)에 따라 체계적인 구조를 형성합니다.
각 원자의 신뢰 수준을 명시적으로 평가합니다.
순차적 사고의 장점:
직관적 흐름: 자연스러운 인간의 사고 과정과 유사
단순성: 간단한 구조로 인해 간단한 문제에도 빠르게 적용할 수 있습니다.
유연성: 사고 과정 중에 이전 단계를 수정하거나 방향을 변경할 수 있습니다.
생각의 원자 강점:
신뢰도 평가: 결론의 타당성을 향상시키기 위해 각 생각의 신뢰도를 명시적으로 측정합니다.
검증 프로세스: 체계적인 검증 단계를 통해 가설을 평가합니다.
종속성 추적: 특정 결론에 영향을 미친 전제나 추론을 명확하게 추적합니다.
병렬 처리: 여러 개의 사고 원자를 동시에 고려할 수 있습니다.
능률:
순차적 사고: 사고의 진행 속도가 빨라 간단한 문제에 더 효율적입니다.
생각의 원자: 복잡한 문제에 더 효율적이지만 체계적인 구조를 구축하는 데 초기 비용이 많이 듭니다.
정확성:
순차적 사고: 사고 과정이 심화됨에 따라 이전 단계에서 오류가 누적될 가능성이 있음
사고의 원자: 검증 단계와 신뢰도 평가를 통해 오류 가능성을 줄여 더욱 신뢰할 수 있는 결론을 도출합니다.
순차적 사고에 적합한 사례:
간단한 문제부터 중간 정도 복잡한 문제까지
시간 제약이 있는 상황
자연스러운 스토리텔링이나 설명이 필요할 때
생각의 원자에 적합한 사례:
매우 복잡한 문제
정확성과 신뢰성이 중요한 상황
다양한 관점에서 검증이 필요한 가설
복잡한 종속 관계 추론
두 도구 모두 인공지능의 추론 능력 향상에 기여할 수 있지만, 문제의 성격과 요구 사항에 따라 적합한 도구는 달라집니다. 순차적 사고는 직관적이고 빠른 사고 과정이 필요할 때 유용한 반면, 원자 사고는 체계적인 검증과 높은 신뢰성을 요구하는 복잡한 문제에 더 적합합니다.
생각의 원자의 분해-수축 메커니즘과 자동적 종료를 제어하는 명령 도구입니다.
사용 가능한 명령 :
분해 : 특정 원자를 더 작은 아원자로 분해하다
필수 매개변수: atomId
complete_decomposition : 진행 중인 분해 프로세스를 완료합니다.
필수 매개변수: decompositionId
termination_status : 현재 AoT 프로세스의 종료 상태를 확인합니다.
best_conclusion : 가장 높은 신뢰도로 검증된 결론을 얻습니다.
set_max_depth : 최대 깊이 제한을 변경합니다.
필수 매개변수: maxDepth
Smithery를 통해 Claude Desktop용 Atom of Thoughts를 자동으로 설치하려면:
지엑스피1
Atom of Thoughts MCP 서버를 사용하려면 Claude Desktop 또는 Cline MCP 설정에 등록해야 합니다. 다음은 구성 예시입니다.
{
"mcpServers": {
"atom-of-thoughts": {
"command": "node",
"args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/atom-of-thoughts/build/index.js"],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER 시스템 프로젝트의 실제 절대 경로로 바꾸세요. 구성을 저장한 후 Claude Desktop 또는 Cline을 다시 시작하여 Atom of Thoughts MCP 서버를 사용하세요.
자세한 구현 및 코드 수준 문서는 이 저장소의 소스 코드를 참조하세요.
Related MCP server: Sequential-Thinking
Atom of Thoughts(AoT)는 혼합된 문제를 다루며 재사용 가능한 원자 단위의 사고로 분해하여 문제를 해결하는 도구입니다. 이 도구는 다른 사고 방식과 달리, 사고의 기본 원칙인 '원자'들이 독립적으로 의존하고 구성되어 더 강력한 문제 해결을 가능하게 합니다. 이 구현은 "Markov LLM Test-Time Scaling에 대한 Atom of Thoughts"(Teng et al., 2025) 논문의 개념을 기반으로 합니다.
현재 다음과 같은 두 가지 주요 도구가 제공됩니다:
AoT(전체 버전) : 종합적인 분석과 포함된 문제 해결을 위한 완전한 지원 기능을 갖춘 Atom of Thoughts 도구입니다.
AoT-light(경량 버전) : 더 빠른 처리와 작업 결과를 위해 최적화된 버전입니다.
AoT-light는 시간이 중요한 상황에서 더 빠른 처리를 위해 경량화 버전입니다:
주요 특징 :
최대 규모 (5 대신 3) 설정으로 빠른 속도 처리
배제된 의미
신뢰도가 높은 것에 대한 의견 제안 제안
축소된 과부하 헤드 및 응답 데이터
분석보다 속도에 최적화
사용 시나리오 :
원자로 사고 구성이 필요한 빠른 브레인스토밍 세션
분석보다 속도가 중요한 시간에 대처하는 문제 해결
특별한 교체가 필요하지 않은 작업
전체 AoT를 활용한 탐구 전 기본 탐색
A 시간이 중요한 학습 또는 시연 목적
다음과 같은 경우에 Atom of Thoughts를 사용하면:
단축키가 필요한 문제 해결
다양한 포인트에서 필요한 권한 생성
파트너가 중요한 신뢰를 바탕으로 높은 합의를 이루겠습니다.
계속해서 작업을 시작해야 합니다.
여러 번의 검증이 필요한 결정
Atom of Thoughts에서는 다섯 가지의 원자를 사용합니다:
전제 (전제) : 문제 해결을 기본 가정이나 전달 정보
추론(추론) : 다른 원자들을 기반으로 한 적절한 이동 과정
가설(가설) : 플러그인을 포함하여 결론에 대한 제안
검증(검증) : 또 다른 공격(공격을 하면서)을 평가하는 과정
결론(결론) : 검증된 이유나 최종 문제 해결
원자로를 더 작은 하위 부품으로 분해하고 검증 후 다시 축소하는 전시입니다.
원자 분해(분해) : 부품 부품을 더 작은 부품으로 분해합니다.
startDecomposition(atomId) : 원자로 수리 시작
addToDecomposition(decompositionId, atomId) : 분해에 하위 원자 추가
completeDecomposition(decompositionId) : 분해 과정 완료
원자 수축(Contraction) : 하위 원자들이 모두 정품 원래 원자로 다시 수축합니다.
하위 원자들의 신뢰도에 기반을 두어 원래는 원자로의 신뢰도를 소비합니다.
검증된 범위가 고신뢰도를 가지면 자동으로 결론을 제안합니다
최대의 깊이(깊이)에 도달하거나 신뢰도가 높다는 결론을 내리면 자동으로 중단됩니다.
getTerminationStatus() : 현재 종료 상태와 이유를 반환합니다.
getBestConclusion() : 가장 신뢰도가 높은 결론을 얻을 것입니다.
atomId : 원자의 구별 (예: 'A1', 'H2' 등)
내용 : 원자의 실제 내용
atomType : 원자의 유형(전제, 추론, 가설, 검증, 결론 중 하나)
dependency : 이 미터가 의존하는 다른 원자들의 ID 목록
신뢰도 : 이 로봇의 신뢰도 (0~1 사이의 값)
isVerified : 이 전력이 검증되었는지 여부
깊이 : 이 원자의 차원(분해-수축 차원으로 확장)
문제를 이해하고 필요로 하는(전제) 원자를 정의합니다
현재를 바탕으로 추론(reasoning) 원자 생성
능력을 바탕으로 하면(hypothese) 원자 생성
당신을 검증(verification)하는 원자 생성
최소한의 근거로 결론(결론)
필요시 분해(분해)를 사용하여 더 광범위한 탐색
높은 신뢰도의 결론에 대한 답변으로 제시
두 가지 사고 도구를 동일한 주제에 적용한 후편에 따른 차별화된 성능은 다음과 같습니다.
순차적 사고:
손해사고 과정: 한 사고에서 다음 사고로 실행
전체 사고를 미리 예측할 수 있다
종합적인 사고 단계는 이전 단계를 기반으로 구축되었습니다.
생각의 원자:
비선형, 네트워크 구조: 다양한 사고방식(원자)이 의존성을 가지고 연결됨
원자형태(전제, 간섭, 검증, 결론)에 따라 형태를 이루는 것
각 조류의 신뢰도는 권위적이며 권위적으로 평가되었습니다.
순차적 사고:
해: 인간의 사고 과정과 동일
: 종합적인 건물의 카지노 문제에 빠르게 적용 가능
주인: 사고 과정 중 이전 단계를 인도하는 사람을 수호할 수 있습니다.
생각의 원자:
신뢰도 평가: 집단 사고의 신뢰도를 내부적으로 측정하여 결론을 개선하는 것
검증 과정: 검증 과정을 통해 평가
의존성 추적: 누구에게나 자신이 특정 결론에 영향을 미치는 것으로 간주하도록 추적
축소 처리: 여러 사고 방식을 동시에 고려 가능
사양:
순차적 사고: 나만의 문제에 더 도움이 되고, 사고가 빠르게 진행됨
생각의 원자(Atom of Thoughts): 복잡한 문제에 더 불편하지만, 구조를 만드는데 있어 최초의 입체 헤드가 있음
정확성:
순차적 사고: 사고 과정이 많아질수록 이전 단계에 있을 가능성이 있음
Atom of Thoughts: 입증된 믿음과 신뢰도를 통해 믿을 수 없는 가능성이 존재하며, 더 많은 수 있는 결론이 있습니다.
순차적 사고에 반대하는 경우:
대략적으로 또는 다소 복잡한 주제
시간이 중요한 상황
마더 오브 텔링이나 설명이 필요한 경우
Atom of Thoughts에 반대하는 경우:
매우 복잡한 문제
정확성이 중요한 상황
여러 가지로 검증이 필요한 경우
끌어당김 관계가 있을 수 있음
두 개의 도구는 모두 중첩된 능력을 끌어올리는 데 도움을 줄 수 있지만, 적절한 도구는 문제의 방향과 관련하여 다음과 같습니다. Sequential Thinking은 반대이고 빠른 사고 과정에서 처리할 때 유용하며, Atom of Thoughts는 계산 검증과 높은 신뢰성이 필요한 문제에 더 적합합니다.
Atom of Thoughts의 부품-수축 운동과 자동 종료를 제어하는 표준 도구입니다.
사용 가능한 항목 :
분해 : 부품을 더 작은 하위 부품으로 분해합니다.
필요 위치: atomId
Complete_decomposition : 작업 중 프로세스를 종료합니다.
필요에 따라 다양: decompositionId
shutdown_status : 현재 AoT 프로세스의 종료 상태를 확인합니다.
best_conclusion : 가장 신뢰도가 높은 검증된 의견을 제출합니다.
set_max_length : 최대 범위를 변경합니다.
필요 경로: maxDepth
Smithery를 통해 Claude Desktop용 Atom of Thoughts를 자동으로 설치하려면:
npx -y @smithery/cli install @kbsooo/mcp_atom_of_thoughts --client claudeAtom of Thoughts MCP 서버를 사용하기 위해서는 Claude Desktop 또는 Cline의 MCP 설정에 서버를 등록해야 합니다. 다음은 서버 구성의 예시입니다:
{
"mcpServers": {
"atom-of-thoughts": {
"command": "node",
"args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/atom-of-thoughts/build/index.js"],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}위 설정에서 /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER 는 실제 프로젝트가 절대 아닌 것으로 변경됩니다. 설정을 저장한 후 Claude Desktop 또는 Cline을 사용하면 Atom of Thoughts MCP 서버를 사용할 수 있습니다.
Atom of Thoughts (AoT) is a tool for solving complex problems by decomposing them into independent, reusable atomic units of thought. Unlike traditional sequential thinking, this tool enables more powerful problem solving by allowing atomic units of thought to form dependencies with each other.
When to use:
Solving problems requiring complex reasoning
Generating hypotheses that need verification from multiple perspectives
Deriving high-confidence conclusions in scenarios where accuracy is crucial
Minimizing logical errors in critical tasks
Decision-making requiring multiple verification steps
Atom types:
premise: Basic assumptions or given information for problem solving
reasoning: Logical reasoning process based on other atoms
hypothesis: Proposed solutions or intermediate conclusions
verification: Process to evaluate the validity of other atoms (especially hypotheses)
conclusion: Verified hypotheses or final problem solutions
Parameter descriptions:
atomId: Unique identifier for the atom (e.g., 'A1', 'H2')
content: Actual content of the atom
atomType: Type of atom (one of: premise, reasoning, hypothesis, verification, conclusion)
dependencies: List of IDs of other atoms this atom depends on
confidence: Confidence level of this atom (value between 0-1)
isVerified: Whether this atom has been verified
depth: Depth level of this atom (in the decomposition-contraction process)
Additional features:
Decomposition-Contraction mechanism:
Decompose atoms into smaller sub-atoms and contract back after verification
startDecomposition(atomId): Start atom decomposition
addToDecomposition(decompositionId, atomId): Add sub-atom to decomposition
completeDecomposition(decompositionId): Complete decomposition process
Automatic termination mechanism:
Automatically terminate when reaching maximum depth or finding high-confidence conclusion
getTerminationStatus(): Return termination status and reason
getBestConclusion(): Return highest confidence conclusion
Usage method:
Understand the problem and define necessary premise atoms
Create reasoning atoms based on premises
Create hypothesis atoms based on reasoning
Create verification atoms to verify hypotheses
Derive conclusion atoms based on verified hypotheses
Use atom decomposition to explore deeper when necessary
Present the high-confidence conclusion atom as the final answer
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| atomId | Yes | Unique identifier for the atom | |
| content | Yes | Actual content of the atom | |
| atomType | Yes | Type of atom | |
| dependencies | Yes | List of IDs of other atoms this atom depends on | |
| confidence | Yes | Confidence level of this atom (value between 0-1) | |
| isVerified | No | Whether this atom has been verified | |
| depth | No | Depth level of this atom in the decomposition-contraction mechanism |
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 behavioral traits: the decomposition-contraction mechanism with specific sub-commands (e.g., 'startDecomposition'), automatic termination based on depth or confidence, and a structured usage method. However, it lacks details on error handling, performance limits, or authentication needs.
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 well-structured with clear sections (e.g., 'When to use,' 'Atom types,' 'Parameter descriptions'), but it is overly verbose at 400+ words. Some details, like the step-by-step 'Usage method,' could be condensed, and the 'Additional features' section includes implementation-level commands that may not all be necessary for an agent to understand the tool's core purpose.
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 high complexity (7 parameters, no output schema, no annotations), the description does a good job of explaining the conceptual model, atom types, and mechanisms. However, it lacks information on output format, error cases, or how results are presented, which would be helpful for an agent to use it effectively without an output schema.
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 parameters thoroughly. The description's 'Parameter descriptions' section mostly repeats what the schema provides, adding minimal extra context (e.g., examples like 'A1' for atomId). It does not explain interactions between parameters or provide usage examples beyond what the schema offers.
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 as 'solving complex problems by decomposing them into independent, reusable atomic units of thought' and distinguishes it from 'traditional sequential thinking.' It also implicitly differentiates from sibling tools like 'AoT-light' by describing a comprehensive reasoning framework with multiple atom types and mechanisms.
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 includes an explicit 'When to use' section with five specific scenarios (e.g., 'Solving problems requiring complex reasoning,' 'Decision-making requiring multiple verification steps'), providing clear guidance on when this tool is appropriate versus alternatives.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
A lightweight version of Atom of Thoughts (AoT) designed for faster processing and quicker results. This streamlined version sacrifices some depth of analysis for speed, making it ideal for time-sensitive reasoning tasks.
When to use:
Quick brainstorming sessions requiring atomic thought organization
Time-sensitive problem solving where speed is prioritized over exhaustive analysis
Simpler reasoning tasks that don't require deep decomposition
Initial exploration before using the full AoT for deeper analysis
Learning or demonstration purposes where response time is important
Key differences from full AoT:
Lower maximum depth (3 instead of 5) for faster processing
Simplified verification process
Immediate conclusion suggestion for high-confidence hypotheses
Reduced computational overhead and response payload
Optimized for speed rather than exhaustive analysis
Atom types and parameters are the same as the full AoT tool.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| atomId | Yes | Unique identifier for the atom | |
| content | Yes | Actual content of the atom | |
| atomType | Yes | Type of atom | |
| dependencies | Yes | List of IDs of other atoms this atom depends on | |
| confidence | Yes | Confidence level of this atom (value between 0-1) | |
| isVerified | No | Whether this atom has been verified | |
| depth | No | Depth level of this atom (optional, defaults to 0) |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries full burden and does well by disclosing key behavioral traits: it's optimized for speed with 'lower maximum depth (3 instead of 5),' 'simplified verification process,' 'immediate conclusion suggestion,' and 'reduced computational overhead.' However, it doesn't mention potential limitations like accuracy trade-offs or error handling.
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 well-structured with clear sections (overview, when to use, key differences) and every sentence adds value. However, it could be more front-loaded by integrating the 'When to use' points into the opening paragraph for quicker scanning, and some phrasing is slightly verbose (e.g., 'Learning or demonstration purposes where response time is important').
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?
For a tool with 7 parameters, 100% schema coverage, no annotations, and no output schema, the description provides strong contextual completeness by explaining the tool's purpose, use cases, and behavioral differences from siblings. The main gap is lack of output information, but given the schema handles inputs well and the description covers operational context, it's mostly complete.
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 7 parameters thoroughly. The description adds no parameter-specific information beyond stating 'Atom types and parameters are the same as the full AoT tool,' which merely references the schema without adding semantic value. Baseline 3 is appropriate when schema does the heavy lifting.
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 this is a 'lightweight version of Atom of Thoughts (AoT) designed for faster processing and quicker results' with 'streamlined version sacrifices some depth of analysis for speed.' It explicitly distinguishes from its sibling 'AoT' by being a faster alternative, and from 'atomcommands' by focusing on thought organization rather than commands.
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 'When to use' guidance with five specific scenarios (e.g., 'Quick brainstorming sessions,' 'Time-sensitive problem solving'), and includes a 'Key differences from full AoT' section that explains when to choose this over the sibling tool. It clearly delineates appropriate use cases versus alternatives.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
A command tool to control the decomposition-contraction mechanism and automatic termination of Atom of Thoughts.
Use this tool to access advanced features of AoT:
Decomposition (decompose): Decompose a specified atom into smaller sub-atoms
Complete decomposition (complete_decomposition): Complete an ongoing decomposition process
Check termination status (termination_status): Check the termination status of the current AoT process
Get best conclusion (best_conclusion): Get the verified conclusion with the highest confidence
Change settings (set_max_depth): Change the maximum depth limit
Command descriptions:
command: Command to execute (decompose, complete_decomposition, termination_status, best_conclusion, set_max_depth)
atomId: Atom ID to use with the command (only required for decompose command)
decompositionId: ID of the decomposition process (only required for complete_decomposition command)
maxDepth: Maximum depth value to set (only required for set_max_depth command)
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| command | Yes | Command to execute | |
| atomId | No | Atom ID to use with the command | |
| decompositionId | No | ID of the decomposition process to complete | |
| maxDepth | No | Maximum depth value to set |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries full burden but lacks behavioral details. It mentions 'automatic termination' and 'decomposition-contraction mechanism' but doesn't explain what these entail, such as side effects, permissions needed, or response formats. For a multi-command tool with mutation operations (e.g., decompose, set_max_depth), this is a significant gap in safety and operational context.
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 well-structured with a clear purpose statement, numbered command list, and parameter notes. It's front-loaded with the main purpose, but could be more concise by integrating parameter details more tightly. Every sentence adds value, though some redundancy exists between the command list and parameter descriptions.
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 complexity of a multi-command tool with no annotations and no output schema, the description is incomplete. It lacks behavioral context for mutations, doesn't explain return values or error handling, and omits prerequisites like authentication. For a tool with advanced features and potential side effects, more guidance is needed to ensure safe and effective use.
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 parameters. The description adds value by specifying which parameters are required for each command (e.g., 'only required for decompose command'), but doesn't provide additional meaning beyond what the schema offers, such as format examples or constraints. Baseline 3 is appropriate given high schema coverage.
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 this is a 'command tool to control the decomposition-contraction mechanism and automatic termination of Atom of Thoughts,' providing specific verbs (decompose, check, get, change) and resources (atoms, decomposition processes, conclusions, settings). It distinguishes from sibling tools by mentioning 'advanced features of AoT' but doesn't explicitly contrast with AoT or AoT-light beyond this implication.
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 says 'Use this tool to access advanced features of AoT,' which implies when to use it (for advanced control) but doesn't specify when NOT to use it or explicitly name alternatives like AoT or AoT-light. It lists five commands but doesn't guide on choosing between them or contextual prerequisites.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
AoTAoT-lightatomcommandsScored across 3 tools
The tools have unclear boundaries and significant functional overlap. AoT and AoT-light appear to be variants of the same core functionality, differing mainly in performance characteristics rather than distinct purposes. The atomcommands tool seems to expose features already described within AoT's decomposition-contraction mechanism, creating confusion about which tool to use for those operations.
The naming conventions are inconsistent and lack a clear pattern. AoT uses an acronym format, AoT-light adds a suffix, and atomcommands uses a compound word with no clear verb-noun structure. There's no consistent naming scheme across the three tools, making them harder to distinguish and remember.
With only 3 tools, the count feels thin for the apparent scope of complex reasoning and problem-solving. The server seems to cover a sophisticated domain that might benefit from more granular tools, but the tools themselves are broad in scope. The count isn't extreme but feels under-specified for the domain.
There are significant gaps in the tool surface for the reasoning domain. While the tools cover creation and management of thought atoms, there are no tools for querying, filtering, or analyzing existing atoms, no way to modify atom properties after creation, and no tools for collaborative or multi-session reasoning. The surface feels incomplete for the described sophisticated reasoning workflows.
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
Deterministic reasoning stack for AI agents: simulate, decide & compute, plus cross-domain tools.
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