Sequential Thinking MCP Server测评：让AI像人类一样深度思考与规划

# 以管理员身份打开PowerShell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 使用uv安装（推荐）
uv pip install DeepThinking

# 或使用传统pip
pip install DeepThinking

python -m deep_thinking --version

# 安装Homebrew（如未安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装Python和UV
brew install python
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 将UV添加到PATH（根据安装提示操作）
# 然后安装DeepThinking
uv pip install DeepThinking

# 如果是zsh（macOS Catalina以后默认）
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3-pip git

# 安装UV
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 添加UV到PATH
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 安装DeepThinking
uv pip install DeepThinking

# 克隆仓库
git clone https://github.com/GeerMrc/DeepThinking.git
cd DeepThinking

# 创建虚拟环境（Linux/macOS）
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# Windows创建虚拟环境
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# 开发模式安装
pip install -e ".[dev]"  # 包含开发依赖

python -m deep_thinking --transport stdio

# 无认证启动
python -m deep_thinking --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000

# 带认证启动
python -m deep_thinking --transport sse --auth-token your-secret-token --api-key your-api-key

DEEP_THINKING_TRANSPORT=stdio
DEEP_THINKING_MAX_THOUGHTS=50
DEEP_THINKING_MIN_THOUGHTS=3
DEEP_THINKING_DATA_DIR=~/.deepthinking
DEEP_THINKING_LOG_LEVEL=INFO

{
  "mcpServers": {
    "deep-thinking": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "deep_thinking"],
      "env": {
        "DEEP_THINKING_MAX_THOUGHTS": "50"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "deep-thinking-remote": {
      "url": "http://localhost:8000/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-token-here"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "deep_thinking", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "python", "-m", "deep_thinking", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}

# 快速添加MCP服务器
claude mcp add --transport stdio deep-thinking -- python -m deep_thinking

# 带环境变量的项目级配置（团队共享）
claude mcp add --transport stdio deep-thinking \
  --scope project \
  --env DEEP_THINKING_MAX_THOUGHTS=50 \
  -- python -m deep_thinking

# 注：以下是模拟Sequential Thinking MCP的思考过程
# 实际使用时通过客户端与AI交互即可

# 第一阶段：常规思考 - 理解核心需求
"""
思考步骤1: 项目目标分析
- 核心目标：创建帮助作者提高效率的博客平台
- 目标用户：技术博主、内容创作者
- 关键需求：简化发布流程、提供AI辅助、优化SEO

思考步骤2: 功能模块分解
1. 用户认证和权限管理
2. Markdown编辑器与实时预览
3. AI写作辅助（标题生成、内容润色）
4. 多平台一键发布
5. 数据分析仪表板
6. SEO优化建议

思考步骤3: 技术栈选择
- 前端：React + TypeScript
- 后端：Python FastAPI
- 数据库：PostgreSQL
- AI集成：OpenAI API
- 部署：Docker + AWS
"""

# 第二阶段：分支思考 - 探索不同技术方案
"""
分支点：AI功能集成方式
方案A：直接调用OpenAI API
  - 优点：开发快，效果稳定
  - 缺点：成本较高，依赖外部服务
  
方案B：使用开源模型自托管
  - 优点：成本可控，数据隐私好
  - 缺点：需要GPU资源，效果可能略差
  
方案C：混合模式（基础功能自托管+高级功能用API）
  - 优点：平衡成本与效果
  - 缺点：架构复杂度增加
"""

# 第三阶段：对比思考 - 技术方案评估
"""
对比维度：成本、开发难度、用户体验、扩展性

方案对比表：
| 维度 | 方案A | 方案B | 方案C |
|------|-------|-------|-------|
| 初始成本 | 低 | 高（需GPU） | 中等 |
| 运营成本 | 高 | 低 | 中等 |
| 开发难度 | 低 | 高 | 中等 |
| 响应速度 | 快 | 依赖硬件 | 混合 |
| 数据隐私 | 一般 | 好 | 好 |

结论：推荐方案C，平衡各项因素，适合初创项目。
"""

# 第四阶段：逆向思考 - 从目标反推实现路径
"""
逆向目标：实现每天处理1000篇博客发布
反推步骤：
1. 需要负载均衡和自动扩缩容
2. 数据库需要读写分离和缓存层
3. AI处理需要队列系统避免阻塞
4. 监控和日志系统必须完善
5. 需要CDN加速静态资源
"""

# 第五阶段：假设思考 - 风险评估
"""
假设条件：如果用户量比预期增长快50%
可能影响：
- 服务器成本可能超预算30%
- 数据库性能可能成为瓶颈
- AI API调用费用可能失控

应对策略：
- 实现使用量监控和告警
- 设计降级方案（如AI功能限流）
- 准备快速扩容预案
"""

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "deep-thinking": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "deep_thinking", "--transport", "stdio"],
      "env": {
        "DEEP_THINKING_MAX_THOUGHTS": "100",
        "DEEP_THINKING_DATA_DIR": "~/blog_platform_thinking"
      }
    },
    "software-planning": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@NightTrek/Software-planning-mcp"]
    }
  }
}

我需要规划一个AI辅助博客平台的开发。请使用Sequential Thinking进行系统分析，然后使用Software Planning Tool创建详细计划。

项目背景：
面向技术博主和内容创作者，目标是将博客创作和发布效率提升2倍以上。

核心功能需求：
1. 用户系统和权限管理
2. Markdown编辑器（带实时预览）
3. AI写作辅助（标题建议、内容扩展、润色）
4. SEO分析和优化建议
5. 多平台一键发布（WordPress、Medium、Dev.to）
6. 数据分析仪表板（阅读量、来源等）

技术偏好：
- 前端：React + TypeScript + Tailwind CSS
- 后端：Python FastAPI
- 数据库：PostgreSQL
- 部署：Docker + AWS

特别关注：
- 成本控制：AI API使用优化
- 性能：页面加载速度<2秒
- 扩展性：未来可能增加协作功能

请先使用分支思考分析AI集成方案，再用对比思考评估不同技术选型，最后输出详细开发计划。