Thoughtbox

Waldzell AI 的 Clear Thought 继承者。

特性

• 将复杂问题分解成可管理的步骤
• 随着理解加深而修订和细化思路
• 分支到替代推理路径
• 动态调整总思路数量
• 生成并验证解决方案假设

工具

thoughtbox

促进详细、逐步的问题解决和分析思考过程。

输入：

• thought（字符串）：当前思考步骤
• nextThoughtNeeded（布尔值）：是否需要另一个思考步骤
• thoughtNumber（整数）：当前思考编号
• totalThoughts（整数）：预计所需的总思考次数
• isRevision（布尔值，可选）：这是否修订了之前的思考
• revisesThought（整数，可选）：正在重新考虑哪个思考
• branchFromThought（整数，可选）：分支点思考编号
• branchId（字符串，可选）：分支标识符
• needsMoreThoughts（布尔值，可选）：是否需要更多思考

使用

Thoughtbox 工具设计用于：

• 将复杂问题分解成步骤
• 具有修订空间的规划和设计
• 可能需要纠正方向的分析
• 初始范围可能不明确的问题
• 需要在多个步骤中维持上下文的任务
• 需要过滤无关信息的情况

思考方法

Thoughtbox 支持多种推理策略。对于包含 7 种核心推理模式的全面指南，请参阅 Thoughtbox 模式烹饪书。

以下是三种主要的方法：

前向思考（传统）

从思考 1 开始，并按顺序工作到结论。最适合探索和发现。

示例："如何提高用户参与度？"

• 思考 1：分析当前参与度指标（DAU/MAU 比率，会话时长，跳出率）
• 思考 2：识别用户行为模式（用户何时流失？哪些功能具有粘性？）
• 思考 3：从用户研究和分析中调查顶级参与驱动因素
• 思考 4：头脑风暴潜在改进（通知，游戏化，社交功能）
• 思考 5：根据努力/影响矩阵评估每个选项
• 思考 6：建议 - 实施带有进度跟踪的个性化引导流程

后向思考（目标驱动）

从思考 N（期望的最终状态）开始，并反向工作到思考 1（初始条件）。最适合规划和系统设计。

示例："为高流量 API 设计缓存策略（10k 请求/秒）"

• 思考 8：最终状态 - 系统处理每秒 10,000 个请求，p95 延迟小于 50 毫秒，缓存命中率超过 85%
• 思考 7：为了验证成功，需要监控：缓存命中/未命中率，延迟指标，内存使用情况，驱逐率
• 思考 6：在监控之前，实现弹性：断路器，回退到数据库，优雅降级
• 思考 5：在弹性之前，需要缓存失效策略：TTL（1-5 分钟）+ 写入事件驱动的失效
• 思考 4：在失效之前，实现缓存层：Redis 集群与连接池，LRU 驱逐
• 思考 3：在实现之前，确定要缓存的内容：分析端点使用模式，读写比率
• 思考 2：在分析之前，建立基线指标：当前吞吐量，延迟分布，查询时间
• 思考 1：起点 - 定义成功标准和约束（目标延迟，吞吐量，数据新鲜度）

混合/分支思考

结合方法或通过修订和分支参数探索替代方案，以应对复杂的多方面问题。

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 Thoughtbox（测试版）：

npx -y @smithery/cli install @Kastalien-Research/clear-thought-two

Thoughtbox 支持 STDIO（本地开发）和 HTTP（生产部署）传输。

STDIO 传输（本地开发）

Claude Desktop

添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "clear-thought-two": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "clear-thought-two"]
    }
  }
}

环境变量：

• DISABLE_THOUGHT_LOGGING=true - 禁用对 stderr 的思考日志记录

VS Code (Cline)

添加到 .vscode/mcp.json 或用户设置：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "clear-thought-two": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "clear-thought-two"]
      }
    }
  }
}

HTTP 传输（生产部署）

可以使用 Smithery 部署 Thoughtbox 作为可扩展的 HTTP 服务器。

优点：

• 更好的性能的流式 HTTP 传输
• 自动容器化和部署
• 交互式开发游乐场
• 内置配置管理

部署到 Smithery：

1. 访问 smithery.ai/new
2. 连接你的 GitHub 存储库
3. 根据需要配置 disableThoughtLogging 设置
4. 部署！

开发

本地开发

# 安装依赖
npm install

# 构建 STDIO（向后兼容）
npm run build:stdio

# 构建 HTTP（Smithery 部署）
npm run build:http

# 启动带有交互式游乐场的开发服务器
npm run dev

脚本

• npm run dev - 启动带有交互式游乐场的 Smithery 开发服务器
• npm run build - 为生产构建（默认为 HTTP）
• npm run build:stdio - 编译 TypeScript 用于 STDIO 使用
• npm run build:http - 为 Smithery HTTP 部署构建
• npm run start:http - 运行 Smithery 构建的 HTTP 服务器
• npm run start:stdio - 在本地运行编译的 STDIO 版本
• npm run watch - 开发监视模式

许可证

此 MCP 服务器根据 MIT 许可证发布。这意味着你可以自由地使用、修改和分发该软件，但需遵守 MIT 许可证中的条款和条件。如需更多详情，请参见项目存储库中的 LICENSE 文件。