FradSer/mcp-server-mas-sequential-thinking

解決する課題

このプロジェクトは、LLMクライアント（Claude Desktopなど）が問題に対してより深く、多角的な分析を行うための方法を提供します。単一の応答ではなく、構造化された「逐次思考」プロセスを実装し、複数の認知視点から同時に問題を分析することで、偏った推論を避け、より包括的な最終回答を確保します。

仕組み

sequentialthinking という単一のツールを公開するMCP (Model Context Protocol) サーバーとして動作します。このツールが呼び出されると、固定のマルチエージェントワークフローがトリガーされます。

1. 初期統合: 統合エージェントが思考の初期概要を作成します。
2. 並列専門エージェント: 6つの専門エージェント（事実、感情、批判、批判、楽観、創造、メタ認知）が、それぞれの特定の焦点分野から入力を分析します。これらのエージェントは、ExaToolsを介したウェブ研究をオプションで使用できます。
3. 最終統合: 統合エージェントがすべての専門家の発見を統合して、統一された応答を作成します。

システムは、LLMクライアントが最終的な結論に達するまでツールを呼び出し続けるマルチステップループで使用されるように設計されており、思考の修正と分岐をサポートしています。

想定ユーザー

MCP互換のLLMクライアントのユーザーで、高品質で厳密な推論を必要とし、より深い分析のために高いトークン消費を許容できるユーザー向けです。

ハイライト

• 多角的分析: 6つの専門エージェントのチームを使用して、事実、感情、批判、創造的な角度をカバーします。
• 決定論的ワークフロー: すべてのリクエストは、統合 $\rightarrow$ 並列分析 $>\rightarrow$ 最終統合という同じ厳密なパスに従います。
• 柔軟なプロバイダーサポート: DeepSeek、Groq、OpenRouter、Anthropic、Ollamaと互換性があります。
• オプションのウェブ研究: 専門家フェーズ中にExaToolsと統合し、リアルタイムデータの取得を行います。
• 構造化されたループ: 標準的な継続シグナル (should_continue) を提供し、LLMクライアントを複雑な推論ステップを通じてガイドします。