FradSer/mcp-server-mas-sequential-thinking

해결하는 문제

이 프로젝트는 LLM 클라이언트(예: Claude Desktop)가 문제에 대해 더 깊고 다각적인 분석을 수행할 수 있는 방법을 제공합니다. 단일 응답 대신, 구조화된 "순차적 사고" 프로세스를 구현하여 여러 인지적 관점에서 동시에 문제를 분석함으로써 편협한 추론을 피하고 더 포괄적인 최종 답변을 보장합니다.

작동 방식

sequentialthinking이라는 단일 도구를 노출하는 MCP (Model Context Protocol) 서버로 작동합니다. 이 도구가 호출되면 고정된 멀티 에이전트 워크플로가 트리거됩니다:

1. 초기 종합: 종합 에이전트가 생각에 대한 초기 개요를 생성합니다.
2. 병렬 전문 에이전트: 6개의 전문 에이전트(사실, 감정, 비판, 비판, 낙관, 창의, 메타 인지)가 각각의 특정 초점 영역에서 입력을 분석합니다. 이러한 에이전트는 ExaTools를 통해 웹 연구를 선택적으로 사용할 수 있습니다.
3. 최종 종합: 종합 에이전트가 모든 전문가의 발견을 통합된 응답으로 통합합니다.

이 시스템은 LLM 클라이언트가 최종 결론에 도달할 때까지 도구를 계속 호출하는 다단계 루프에서 사용되도록 설계되었으며, 생각의 수정 및 분기를 지원합니다.

대상 사용자

고품질의 엄격한 추론이 필요하고 더 깊은 분석을 위해 더 높은 토큰 소비를 기꺼이 감수하려는 MCP 호환 LLM 클라이언트 사용자를 위한 프로젝트입니다.

하이라이트

• 다각적 분석: 6개의 전문 에이전트 팀을 사용하여 사실, 감정, 비판 및 창의적 각도를 다룹니다.
• 결정론적 워크플로: 모든 요청은 종합 $\rightarrow$ 병렬 분석 $>\rightarrow$ 최종 종합이라는 동일한 엄격한 경로를 따릅니다.
• 유연한 제공자 지원: DeepSeek, Groq, OpenRouter, Anthropic 및 Ollama와 호환됩니다.
• 선택적 웹 연구: 전문가 단계에서 실시간 데이터 검색을 위해 ExaTools와 통합됩니다.
• 구조화된 루프: LLM 클라이언트가 복잡한 추론 단계를 거칠 수 있도록 안내하는 정규 연속 신호(should_continue)를 제공합니다.