mcp-sequential-thinking：结构化思维的利器

最新推荐文章于 2025-05-29 15:58:31 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 15:58:31 发布
阅读量892 收藏 18
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00137/article/details/147744698

mcp-sequential-thinking：结构化思维的利器

mcp-sequential-thinking mcp-sequential-thinking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-sequential-thinking

项目介绍

mcp-sequential-thinking 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在通过定义的阶段促进结构化和逐步的思维过程。这款工具能够帮助用户将复杂问题分解为有序的思维步骤，跟踪思维进程，并生成总结。

项目技术分析

mcp-sequential-thinking 的核心基于 Python 3.10 或更高版本，使用了多种先进的技术和库来实现其功能：

  • Pydantic：用于数据验证和序列化，确保数据的正确性和一致性。
  • Portalocker：提供线程安全的文件访问，保证数据在并发访问时的完整性。
  • FastMCP：集成 Model Context Protocol，使得思维过程的管理更加高效。
  • Rich：增强控制台输出，提升用户体验。
  • PyYAML：用于配置管理，使得服务器的设置更加灵活和方便。

项目的结构清晰，包含 server.py、models.py、storage.py 等主要模块，分别负责服务器的实现、数据模型管理、存储操作等，确保了项目的可维护性和可扩展性。

项目技术应用场景

mcp-sequential-thinking 可应用于多种场景，包括但不限于：

  • 决策制定：通过逐步分析，系统性地做出重要决策。
  • 问题解决：将复杂问题分解为可管理的部分，逐步解决。
  • 研究规划：通过明确的阶段来组织研究方法。
  • 写作组织：在写作前逐步发展思路，确保内容的连贯性。
  • 项目分析：通过定义的分析阶段来评估项目。

项目特点

  1. 结构化思维框架：通过标准的认知阶段（问题定义、研究、分析、综合、结论）来组织思维。
  2. 思维跟踪：记录和管理有序的思维步骤，并附带元数据。
  3. 相关思维分析：识别相似思维之间的联系。
  4. 进度监控：跟踪在整体思维序列中的位置。
  5. 总结生成：创建整个思维过程的简洁概述。
  6. 持久存储：自动保存思维会话，并确保线程安全。
  7. 数据导入/导出：分享和复用思维会话。
  8. 可扩展架构：易于定制和扩展功能。
  9. 健壮的错误处理：优雅地处理边缘情况和损坏的数据。
  10. 类型安全：全面的类型注解和验证。

文章内容

核心功能

mcp-sequential-thinking 的核心功能是帮助用户进行结构化的思维过程，通过定义的五个阶段，将复杂问题分解为有序的思维步骤，实现对思维过程的跟踪、分析和总结。

项目介绍

在当今快节奏的世界中，有效地组织思维过程对于解决问题和决策制定至关重要。mcp-sequential-thinking 正是为了满足这一需求而设计，它提供了一个基于 Python 的服务器，帮助用户按照既定阶段进行思维。

项目技术分析

项目采用了多种技术来实现其功能，包括 Pydantic、Portalocker、FastMCP 等，这些技术的融合使得 mcp-sequential-thinking 在数据处理、存储和用户交互方面表现出色。

项目技术应用场景

无论是在决策制定、问题解决还是研究规划中，mcp-sequential-thinking 都能提供有效的帮助。它适用于任何需要结构化思维的场景，是思维工作者的得力助手。

项目特点

mcp-sequential-thinking 的特点在于其结构化的思维框架、强大的思维跟踪和分析功能，以及自动化的总结生成，这些特点使得它在众多思维工具中脱颖而出。

结语

mcp-sequential-thinking 是一个功能强大的开源项目，它为需要结构化思维的个体提供了一个高效的工具。无论你是研究者、项目经理还是作家，都可以利用这个项目来优化你的思维过程，提升工作效率。现在就尝试使用 mcp-sequential-thinking，开始你的结构化思维之旅吧！

mcp-sequential-thinking mcp-sequential-thinking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-sequential-thinking

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

MCP与Sequential Thinking：系统问题的分解与解决之道
Echo_Wish
04-26 513
在面对复杂问题时，我们常常感到手足无措，尤其是在需要将任务分解为多个步骤时。这是对个人思维能力的极大挑战，而掌握有效的思维工具则可以让事情事半功倍。今天我们讨论的两个工具：MCP（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）和Sequential Thinking（顺序思维），结合起来，将帮助我们从多个维度提升问题解决能力。作为一名热衷于算法和工具的开发者，我将在本文中结合Python代码示例，分享如何在实际场景中使用这两种工具来解决复杂任务。MCP（Mutuall
顺序思维的认知架构：从线性执行到驾驭复杂性的基石
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
04-09 257
本文旨在深入剖析顺序思维的认知微观结构，精细描绘其核心特征，精准定位其应用场景与效能边界，并阐释其在现代复杂问题求解中，如何与其他高级认知功能（如系统思维、批判性思维、创造性思维）动态协同，共同构筑起强大的智能决策与执行体系。在日益复杂和快速变化的世界中，真正的智慧在于，不仅要磨砺顺序思维这把“利刃”，更要学会将其置于宏大的认知工具箱中，与其他思维模式协同编排，以形成整合性的智能优势，从而更有效地分析问题、设计方案、执行任务，最终驾驭复杂性，实现目标。掌握顺序思维，意味着不仅要精通其本身的运用，更要具备。
【原创】MCP服务介绍&使用MCP实现类Manus Agent
heiyeluren的blog（黑夜路人的开源世界）
03-13 4126
本文介绍了AI大模型中常见的MCP服务以及使用MCP实现类Manus的产品效果，纯实战，值得阅读
sequential的使用以及搭建实战代码 P22 —— 小土堆笔记
sixueh的博客
04-23 368
作用：简化构造的过程，看起来更简洁。打开官方文档中对应的功能，将已知参数代入求未知参数。6. 查看数据的处理过程。
【Cursor实战】Cursor+两个MCP复刻一个简单的Manus
zww学习笔记
05-11 105
Manus是一款由Monica.im团队开发的全球首款通用型AI助手，其核心功能是将用户的思维转化为实际行动，通过多智能体架构和自然语言处理技术实现复杂任务的自动化处理。这款产品于2025年3月正式发布，目前仍处于内测阶段。
Cursor MCP推荐
奇舞周刊
04-14 535
同时每调用一次，都可以从thought中获取到LLM当前的思考过程以及采取的方法，有时还会提供多种方案，我们可以通过再次提问，实现对于方案的选取以及之前思考过程的调整。奇舞团以开放和求贤的心态欢迎各种优秀人才关注和加入奇舞团。例如，在进行多轮对话的编程对话时，AI 可以记住之前用户提出的代码问题和已解决的部分，在后续交流中基于这些记忆给出更合适的建议和指导。例如，在处理与特定领域知识相关的任务时，它可以从文档存储库等数据源中获取准确的信息，以便更准确地回答问题或完成任务，以 markdown 的格式返回。
Sequential Thinking：AI时代的“项目管理革命“——重新定义人类与AI的协作范式
zhz5214的博客
03-19 2281
Sequential Thinking的诞生，标志着AI正式从"工具时代"迈向"协作时代"。它不仅是一个项目管理工具，更是人类与AI协同进化的里程碑。当开发者发现，他们只需输入一句"我想…“，系统就能自动生成包含风险预判、资源调配、协作计划的完整方案时，这场由AI驱动的效率革命，才刚刚掀开序章。未来，我们或许将见证人类智慧与机器智能的深度融合，共同创造出超越个体认知极限的"集体智慧体”。
Cursor：Sequential Thinking配置（让AI更厉害）
wzdx22的博客
05-18 959
本文介绍了如何配置和使用Cursor工具。首先，需要从官网下载Cursor，并确保有一个可用的GITHUB加速器（如FastGithub）和GITHUB账号。接着，访问https://smithery.ai/，找到SequentialThinking组件并点击进入。在界面右侧点击Cursor，登录GITHUB账号并选择npm版本。最后，将灰色框中的代码复制到终端运行，即可正常使用Cursor。配置完成后，Cursor通常显示绿灯，偶尔出现黄灯或红灯时，等待一段时间即可恢复正常，不影响使用。
最近智能体Agent 圈很热的MCP是什么？看完这篇你就懂了！！
Android23333的博客
04-02 877
MCP逐渐被接受，是因为MCP是开放标准。在AI项目开发中可以发现，集成AI模型复杂，现有框架如LangChain Tools、LlamaIndex和Vercel AI SDK存在问题。LangChain和LlamaIndex代码抽象高，商业化过重；Vercel AI SDK与Nextjs绑定过深。MCP的优势在于：一是开放标准利于服务商开发API，二是避免开发者重复造轮子，可利用现有MCP服务增强Agent。
MCP（模型上下文协议）：AI领域的“USB-C“正在重塑开发者生态
zhz5214的博客
03-19 1014
MCP的横空出世，标志着AI从"功能封闭"迈向"生态开放"的关键转折。它不仅是技术协议的创新，更是开发范式的革命。正如USB-C统一了电子设备的接口，MCP正在重塑AI与工具的交互方式。当开发者们发现，只需一行命令就能让AI调用任何工具时，这场"成魔节奏"的技术浪潮，才刚刚掀开序幕。
MCP协议基于SSE技术的MCP-SSE交互过程详解：从请求用户到大模型调用及结果返回的完整流程说明
05-18
内容概要：本文详细介绍了MCP-SSE交互的完整过程，重点在于通过服务器发送事件（SSE）实现客户端与服务端之间的实时数据传输。SSE是一种基于HTTP的轻量级技术，允许服务器向客户端推送实时更新。具体流程包括：...
spring-ai-mcp-1.0.0-M6.jar中文文档.zip
04-18
·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）...
MCP -- Managed C++ for GCC:用于GCC的托管C ++-开源
04-25
MCP的目标不仅是提供垃圾回收的C ++，而且还提供与Microsoft的C ++ / CLI非常相似的垃圾回收。 它使用Boehm GC作为其垃圾收集器。 尽管BoehmGC可以轻松地用于任何C ++项目中以实现自动垃圾收集，但它只能在保守模式...
MCP不可错过系列：在VS Code中配置Sequential Thinking MCP Server
最新发布
zjzkiss的博客
05-29 746
AI与第三方系统的桥梁：MCP协议解析与配置指南 摘要：Anthropic公司开发的模型上下文协议(MCP)解决了AI模型与外部数据源交互的难题，标准化了AI应用获取第三方系统数据的接口。本文介绍了MCP的客户端-服务器架构、工作原理及其优势（简化开发、标准化、灵活性等），并详细演示如何在VS Code中配置Sequential Thinking MCP Server（包括环境准备、自动安装流程）。MCP协议通过类似USB的标准化接口，使AI能动态访问Google Drive、Notion等外部系统的数据，
如何用DeepSeek+MCP实现AutoGLM沉思的能力？
2401_83179994的博客
04-09 1138
然后，请到https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp，把 Tavily MCP Server在Cline下的配置语句拷贝Cline的cline_mcp_settings.json文件，保存后显示绿灯，说明配置成功！，一个能够把一个开放式问题，拆解成一个个具体的小问题，并根据结果执行操作的自主智能体（AI Agent），它能够模拟人类的思维过程，完成。Tavily MCP Server 正在成为 AI 大模型的“数据外接大脑”，推动从封闭式问答向开放式智能服务的转型‌。
Manus积分不够用！Coze太复杂！教你三步开发智能体Agent【Trae小白教程】
Everly_的博客
05-14 1781
大家还记得前阵子很火的通用 AI Agent 工具当时邀请码都炒到天上去了，5万、10万的都有。**Agent服务，简单来说，它就像个超级能干的私人助理，**可以帮你一步步执行一些复杂的内容生成任务比如帮你写个长文、做个市场调研报告。然而，随着内测范围扩大，用户评价逐渐下滑。如今也终于开放了全面注册。，新老用户天都能至少免费体验一次。Manus火了之后，百度心响、Genspark、Fellou、Coze空间一个个都坐不住了。AI Agent，妥妥地成了各大公司眼里的下一个风口。
MCP实用指南，非常详细收藏我这一篇就够了！
2401_84494441的博客
04-27 948
MCP就是模型的超级外挂。装上之后，你会发现，原来AI生产力可以这么高。举个例子，我给Claude-3.7 Sonnet配上两个MCP，它就成了一个低配版的Deep Research应用。一个MCP是Sequential Thinking。它是一种标准化的思考模式，可以让模型在处理多步骤推理任务的时候，保持逻辑性和连贯性。比如，把复杂任务分解成清晰的步骤。当有新的信息出现时，还能灵活调整思考路径。另一个MCP是Tavily。这个之前介绍过，就是一个对模型优化过的搜索引擎。
模型上下文协议（MCP）深度解析：技术原理、应用案例与未来展望
一枚菜鸟的学习笔记
03-31 767
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议[4MCP可以将AI应用与外部数据源和工具之间的通信标准化，就像USB-C接口一样，为AI应用连接各种数据源和工具提供了标准化的方式[3在MCP出现之前，AI模型与外部系统的交互主要依赖于函数调用（Function Calling）机制。
怎么启用Sequential Thinking和设置他的prompt
03-26
<think>好的，用户想了解如何启用Sequential Thinking并配置prompt示例。首先，我需要明确用户提到的Sequential Thinking是什么。根据引用[1]中的内容，Sequential Thinking可能涉及在模型处理任务时逐步扩展思考步骤，比如使用更多的步骤来提高性能。例如，用户提到的“sequential scaling”提示模型使用32到512步不等。这可能意味着在prompt中引导模型分步思考，逐步深入解决问题。 接下来，用户需要具体的启用和配置方法。根据引用[3]中的MCP协议，提示模板支持动态参数、资源上下文和链式交互。因此，配置Sequential Thinking可能需要设计一个分步骤的提示模板，逐步引导模型生成更详细的思考过程。例如，在prompt中明确告诉模型“请分步骤分析问题”或者“逐步推理”。 然后，考虑到引用[1]提到并行轨迹生成，可能需要结合顺序扩展和并行生成，比如让模型先生成多个可能的思路，再逐步细化。此外，引用[3]提到的链式交互功能也支持多步骤流程，这可能需要在提示模板中设置多个阶段，每个阶段引导模型进行更深入的思考。 关于启用方法，可能需要通过API参数设置，如调整生成步数（max_tokens）或温度（temperature）来控制生成内容的连贯性。同时，在prompt中明确指令，如“请按照以下步骤分析：第一步...第二步...”等结构，帮助模型组织输出。 用户可能需要示例，比如在代码生成任务中，先让模型列出需求，再编写函数框架，最后填充细节。或者解决数学问题时，分步推导，每一步都验证合理性。这需要具体的prompt示例，确保模型遵循顺序思考的流程。 还要注意引用[2]提到的理论框架，虽然不直接影响配置，但提示设计可能需要参考认知模型，引导模型模拟人类的逐步推理过程。例如，使用思维链（Chain-of-Thought）技术，明确要求模型展示中间步骤。 总结步骤：首先确定Sequential Thinking的具体实现方式，结合MCP的提示模板功能设计多步骤结构，设置API参数控制生成过程，并提供具体任务中的prompt示例。需要检查是否有遗漏点，比如是否需要调整模型参数或使用特定库，但根据现有引用，主要应通过提示工程和模板配置来实现。</think>### 如何启用 Sequential Thinking 并配置 Prompt 示例 #### 1. **理解 Sequential Thinking 的核心逻辑** Sequential Thinking（顺序思考）是一种通过逐步扩展模型的思考步骤来提升任务性能的方法。其核心逻辑包括： - **分步引导**：将复杂任务拆解为多个逻辑连贯的子步骤，通过逐步提示引导模型深入分析[^1]。 - **动态扩展**：根据任务复杂度，动态调整模型的思考步数（如从32步到512步）。 - **上下文链式交互**：利用提示模板支持多步骤流程，保持上下文连贯性[^3]。 --- #### 2. **启用 Sequential Thinking 的具体方法** ##### a. **通过 API 参数控制** - **设置生成步数**：在生成请求中指定 `max_tokens` 或 `steps` 参数，例如： ```python response = model.generate( prompt=user_input, steps=64, # 控制思考步数 temperature=0.7 # 平衡生成结果的多样性 ) ``` ##### b. **使用提示模板设计链式流程** 基于 MCP 的提示模板功能[^3]，可设计如下模板： ```text 请按步骤分析以下问题： 1. 第一步：明确问题目标（{用户输入}） 2. 第二步：列出已知条件和约束 3. 第三步：分阶段推导解决方案 4. 第四步：验证最终答案的合理性 ``` --- #### 3. **Prompt 配置示例** ##### a. **数学问题分步推导** ```text 任务：解方程 $x^2 - 5x + 6 = 0$ 步骤： 1. 识别方程类型：二次方程 2. 应用因式分解法：寻找两个数 $a$ 和 $b$，使得 $a + b = 5$，$a \times b = 6$ 3. 分解结果：$(x-2)(x-3) = 0$ 4. 解得：$x=2$ 或 $x=3$ ``` ##### b. **代码生成任务** ```text 任务：编写快速排序函数 步骤： 1. 定义基准条件：若数组长度≤1，直接返回 2. 选择基准元素（如首元素） 3. 分割数组为小于基准和大于基准的两部分 4. 递归排序子数组并合并结果 ``` --- #### 4. **性能优化建议** - **并行扩展**：结合引用[1]提到的并行轨迹生成（如16个并行分支），通过多数投票（majority voting）提升结果可靠性。 - **动态参数化**：在提示模板中插入变量（如 `{problem}`），实现任务自适应： ```text 请分步解决：{problem} 第一步：分析问题类型 第二步：列出关键公式或算法 ... ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

解卿靓Fletcher

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值