hubinoretros/deep-thinker

hubinoretros/deep-thinker

от hubinoretros
MCP сервер с графом мыслей (DAG) и 10 стратегиями рассуждений: от последовательной до метапознания. Включает 17 инструментов для глубокого анализа, диалектики, абдукции и автоматического выбора стратегии. Полезен разработчикам и исследователям в решении сложных задач.

deep-thinker

CI npm version npm downloads license GitHub stars

Advanced cognitive thinking MCP server with DAG-based thought graph, 10 reasoning strategies (including auto-selection), 17 tools, node aliases, session persistence, structured responses, and intelligent error handling.

A significant evolution beyond sequential-thinking MCP, providing structured deep reasoning with graph-based thought management, schema validation, and intelligent strategy selection.

Quick Start

npx deep-thinker
{
  "mcpServers": {
    "deep-thinker": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deep-thinker"]
    }
  }
}

Examples

Example Strategy Use Case
Architecture Decision Dialectic + Parallel Monolith vs microservices
Debugging Incident Abductive Production 500 errors
Feature Prioritization Parallel + Dialectic Q3 roadmap planning
Scientific Hypothesis Analogical + Abductive LNP delivery for CRISPR
Breaking Dead Ends Metacognitive switch Serverless cost analysis

Features

  • DAG-Based Thought Graph — Thoughts form a directed acyclic graph with branching, merging, and cross-edges (not just a linear chain)
  • 10 Reasoning Strategies — Sequential, Dialectic (thesis→antithesis→synthesis), Parallel, Analogical, Abductive, First Principles (deconstruct to fundamentals), Counterfactual (what-if with ripple effects), Systems Thinking (feedback loops & leverage points), MCTS (Monte Carlo optimization), Auto (intelligent auto-selection based on content and graph state)
  • Node Aliases — Use "last", "best", "root" instead of cryptic node IDs for any nodeId parameter
  • Structured Responses — All tool responses return consistent MCPResponse JSON with status, summary, confidence, nextSuggested action
  • Session Persistence — Auto-saves thought graph to ~/.deep-thinker/sessions/; resume across MCP restarts with reset({ resume: "name" })
  • Friendly Error Messages — Zod validation errors translated to human-readable hints (e.g., "confidence 0 ile 1 arasında...")
  • Confidence Scoring — Multi-factor confidence evaluation with support/contradiction analysis, depth penalties, and knowledge integration boosts
  • Self-Critique — Automatic critique generation with severity levels and confidence adjustments
  • Metacognitive Engine — Detects stuck states, stagnation, declining confidence; suggests strategy switches and corrective actions
  • Knowledge Integration — Attach external knowledge to thoughts, detect gaps, validate consistency across sources
  • Thought Pruning — Dead-end detection, redundancy removal, deep unproductive branch elimination, path optimization
  • help Tool — Discover all 17 tools grouped by category (core/advanced/workflow) with quick-start examples
  • conclude Tool — Comprehensive graph summary with primaryFinding, actionItems, graphHealth, and nextSuggested
  • High-IQ Reasoning Enhancements — 8 advanced tools: visualization, devil's advocate, cross-disciplinary synthesis, temporal projection, ethical evaluation, emotional intelligence analysis, decision explanation, social impact analysis
  • Emotional Intelligence — Analyze emotional tone, empathy, persuasion effectiveness, stakeholder emotions
  • Ethical Frameworks — Evaluate through deontological, consequentialist, virtue ethics, rights-based perspectives
  • Cross-Domain Synthesis — Combine insights from biology, economics, physics, psychology, computer science, art
  • Temporal Reasoning — Project thoughts into future/past scenarios with optimistic, pessimistic, realistic, disruptive scenarios
  • Social Impact Modeling — Analyze stakeholder emotions, group cohesion, persuasion effectiveness, ethical alignment
  • Uncertainty Quantification — Confidence intervals, probability distributions, sensitivity analysis for robust decisions
  • Multi-Language Support — Thoughts in English, Turkish, German, French, Spanish, Japanese, Chinese, Russian
  • Meta-Cognitive Layers — Recursive reasoning across 5 levels of meta-cognition
  • PromptOptimizer (Node Zero) — Entry point that transforms vague prompts into optimized Super Prompts with automatic strategy routing
conclude

Проанализируй весь граф мыслей и составь подробное итоговое заключение с пунктами действий и отчетом о состоянии графа.

Проанализируй весь граф мыслей и составь подробное итоговое заключение с пунктами действий и отчетом о состоянии графа.

Параметры

  • detailLevelenum

    Summary detail level (default: detailed)

    briefdetailedtechnical
  • includeCounterfactualsboolean

    Include counterfactual analysis (default: false)

  • formatenum

    Output format (default: structured)

    prosestructuredexecutive
cross_disciplinary_synthesis

Объединяйте идеи из разных областей, чтобы создавать новые точки зрения. Создаёт аналогические сопоставления между областями.

Объединяйте идеи из разных областей, чтобы создавать новые точки зрения. Создаёт аналогические сопоставления между областями.

Параметры

  • sourceDomainsstring[]обязательный

    List of domains to draw analogies from (e.g., ['biology', 'economics', 'art'])

  • targetProblemstringобязательный

    The problem to apply cross-domain insights to

  • maxAnalogiesnumber

    Maximum number of analogies to generate (default: 3)

emotional_intelligence_analysis

Анализирует эмоциональный тон, эмоции заинтересованных сторон и социальную динамику мыслей. Даёт понимание эмпатии и убеждения.

Анализирует эмоциональный тон, эмоции заинтересованных сторон и социальную динамику мыслей. Даёт понимание эмпатии и убеждения.

Параметры

  • textstringобязательный

    Text to analyze for emotional content

  • contextstring

    Optional context (e.g., 'team meeting', 'customer feedback', 'crisis situation')

  • perspectiveTakingnumber

    Level of perspective-taking to apply (0=none, 1=full) (default: 0.7)

ethical_framework_evaluation

Оцените мысль или решение через несколько этических систем (деонтологическую, консеквенциалистскую, этику добродетели, основанную на правах).

Оцените мысль или решение через несколько этических систем (деонтологическую, консеквенциалистскую, этику добродетели, основанную на правах).

Параметры

  • nodeIdstringобязательный

    Node ID to evaluate ethically

  • frameworksstring[]

    Which frameworks to apply (default: all)

evaluate

Оцените процесс мышления: оцените уверенность, сформируйте критику и оцените общее состояние графа. Предоставляет детальный анализ слабых мест и сильных путей рассуждения.

Оцените процесс мышления: оцените уверенность, сформируйте критику и оцените общее состояние графа. Предоставляет детальный анализ слабых мест и сильных путей рассуждения.

Параметры

  • nodeIdstring

    Specific node ID to evaluate (default: evaluate entire graph)

  • critiqueboolean

    Generate self-critique for the specified node (default: true)

  • findGapsboolean

    Find knowledge gaps in the graph (default: false)

  • validateKnowledgeboolean

    Validate knowledge consistency across nodes (default: false)

explain_decision

Создаёт понятное человеку объяснение пути принятия решения. Показывает, какие факторы повлияли больше всего и почему.

Создаёт понятное человеку объяснение пути принятия решения. Показывает, какие факторы повлияли больше всего и почему.

Параметры

  • nodeIdstringобязательный

    Decision/conclusion node ID to explain

  • detailLevelenum

    Explanation depth (default: detailed)

    simpledetailedtechnical
  • includeCounterfactualsboolean

    Show what would change if key factors were different (default: true)

graph

Запрашивайте и визуализируйте граф мыслей. Просматривайте структуру DAG, находите пути, исследуйте ветви и получайте статистику.

Запрашивайте и визуализируйте граф мыслей. Просматривайте структуру DAG, находите пути, исследуйте ветви и получайте статистику.

Параметры

  • actionenumобязательный

    visualize=tree view, stats=graph statistics, path=path between nodes, node=inspect specific node, branches=list branches, best_path=optimal reasoning path, leaves=leaf nodes

    visualizestatspathnodebranchesbest_pathleaves
  • nodeIdstring

    Node ID (for path/node actions)

  • targetIdstring

    Target node ID (for path action)

help

Обнаружьте инструменты deep-thinker и изучите рабочие процессы использования. Показывает инструменты, сгруппированные по категориям, с примерами для быстрого старта.

Обнаружьте инструменты deep-thinker и изучите рабочие процессы использования. Показывает инструменты, сгруппированные по категориям, с примерами для быстрого старта.

Параметры

  • categoryenum

    Category to display (default: all)

    allcoreadvancedworkflow
metacog

Метакогнитивные операции: просмотр текущего состояния мышления, получение стратегических подсказок, переключение стратегий и рекомендации по улучшению рассуждений. Система автоматически обнаруживает тупиковые состояния и предлагает действия.

Метакогнитивные операции: просмотр текущего состояния мышления, получение стратегических подсказок, переключение стратегий и рекомендации по улучшению рассуждений. Система автоматически обнаруживает тупиковые состояния и предлагает действия.

Параметры

  • actionenumобязательный

    report=full metacognitive state, switch=change strategy, auto_update=let system analyze and update

    reportswitchauto_update
  • strategyenum

    New strategy (for switch action). New: first_principles, counterfactual, systems_thinking, mcts

    sequentialdialecticparallelanalogicalabductivefirst_principlescounterfactualsystems_thinkingmcts
  • reasonstring

    Reason for switching strategy (for switch action)

optimize_prompt

Node Zero (PromptOptimizer): Преобразует расплывчатые/сырые промпты в оптимизированные Супер Промпты с рекомендациями по маршрутизации. Точка входа для графа рассуждений DAG.

Node Zero (PromptOptimizer): Преобразует расплывчатые/сырые промпты в оптимизированные Супер Промпты с рекомендациями по маршрутизации. Точка входа для графа рассуждений DAG.

Параметры

  • originalPromptstringобязательный

    User's raw, potentially vague or incomplete prompt

  • userContextobject
  • conversationHistoryobject[]

    Previous messages for context (max 20)

  • optimizationLevelenum

    How aggressively to optimize the prompt

    lightstandardaggressive
  • targetModelenum

    Target LLM for prompt tailoring

    claudegpt4gpt35localgeneric
  • autoRouteboolean

    Automatically route to recommended strategy after optimization

prune

Обрезайте и оптимизируйте граф мыслей. Удаляйте тупики, объединяйте избыточные ветви и оптимизируйте пути рассуждений. Помогает поддерживать эффективность графа во время глубокого рассуждения.

Обрезайте и оптимизируйте граф мыслей. Удаляйте тупики, объединяйте избыточные ветви и оптимизируйте пути рассуждений. Помогает поддерживать эффективность графа во время глубокого рассуждения.

Параметры

  • actionenumобязательный

    analyze=report without changes, prune=execute pruning, optimize_path=optimize best path, prune_node=prune specific node

    analyzepruneoptimize_pathprune_node
  • nodeIdstring

    Node ID to prune (for prune_node action)

  • reasonstring

    Reason for pruning (for prune_node action)

reset

Сбросить граф мыслей и метакогнитивное состояние. Начать новый сеанс рассуждений, сохранить текущий сеанс или возобновить сохранённый сеанс.

Сбросить граф мыслей и метакогнитивное состояние. Начать новый сеанс рассуждений, сохранить текущий сеанс или возобновить сохранённый сеанс.

Параметры

  • problemstring

    New problem statement for this session

  • saveboolean

    Save current session before resetting (default: false)

  • saveNamestring

    Name for saved session (required if save: true)

  • resumestring

    Resume a previously saved session by name

  • listSessionsboolean

    List all saved sessions

simulate_devils_advocate

Создаёт контраргументы и противоположные точки зрения для заданной мысли. Автоматически формирует узлы антитезы.

Создаёт контраргументы и противоположные точки зрения для заданной мысли. Автоматически формирует узлы антитезы.

Параметры

  • nodeIdstringобязательный

    Target node ID to challenge

  • depthnumber

    How many levels of counterarguments to generate (default: 2)

  • intensityenum

    How strongly to oppose the original thought

    mildmoderateaggressive
social_impact_analysis

Анализирует социальное влияние, эмоции заинтересованных сторон, сплочённость группы и эффективность убеждения для мысли или решения.

Анализирует социальное влияние, эмоции заинтересованных сторон, сплочённость группы и эффективность убеждения для мысли или решения.

Параметры

  • nodeIdstringобязательный

    Node ID to analyze for social impact

  • stakeholdersstring[]

    List of stakeholder groups (e.g., ['customers', 'employees', 'investors', 'community'])

temporal_projection

Проецируйте мысли на сценарии будущего или прошлого. Анализируйте, как выводы меняются со временем.

Проецируйте мысли на сценарии будущего или прошлого. Анализируйте, как выводы меняются со временем.

Параметры

  • nodeIdstringобязательный

    Root node ID to project from

  • yearsnumberобязательный

    Number of years forward (positive) or backward (negative) to project

  • scenarioenum

    Scenario type (default: realistic)

    optimisticpessimisticrealisticdisruptive
think

Добавляет мысль в когнитивный граф, используя текущую стратегию. Поддерживает стратегии последовательного, диалектического, параллельного, аналогического и абдуктивного рассуждения. Каждая мысль становится узлом в DAG с оценкой уверенности, рёбрами и метаданными.

Добавляет мысль в когнитивный граф, используя текущую стратегию. Поддерживает стратегии последовательного, диалектического, параллельного, аналогического и абдуктивного рассуждения. Каждая мысль становится узлом в DAG с оценкой уверенности, рёбрами и метаданными.

Параметры

  • contentstringобязательный

    The thought content

  • typeenum

    Type of thought (default: analysis)

    hypothesisanalysisevidenceconclusionquestionassumptioninsightcritiquesynthesisobservation
  • strategyenum

    Reasoning strategy to use (default: current strategy from metacognition). Use 'auto' for automatic strategy selection. New strategies: first_principles=deconstruct to fundamentals, counterfactual=what-if analysis, systems_thinking=feedback loops & leverage points, mcts=Monte Carlo tree search for optimization

    sequentialdialecticparallelanalogicalabductivefirst_principlescounterfactualsystems_thinkingmctsauto
  • confidencenumber

    Initial confidence in this thought 0-1 (default: 0.5)

  • parentIdstring

    ID of parent thought to connect to (default: last active leaf)

  • branchstring

    Branch name for parallel exploration (default: main)

  • tagsstring[]

    Tags for categorizing this thought

  • edgeToobject

    Create an explicit edge to another node

  • dialecticobject

    Dialectic mode: provide thesis (and optionally antithesis/synthesis)

  • parallelobject[]

    Parallel mode: multiple independent thoughts to explore simultaneously

  • analogicalobject

    Analogical mode: source domain, mapping, and projected conclusion

  • abductiveobject

    Abductive mode: observation, explanations, and best explanation

  • firstPrinciplesobject

    First Principles mode: deconstruct problem to fundamental truths and rebuild

  • counterfactualobject

    Counterfactual mode: what-if analysis with ripple effects

  • systemsThinkingobject

    Systems Thinking mode: analyze feedback loops and leverage points

  • mctsobject

    MCTS mode: Monte Carlo Tree Search for optimal path selection

  • knowledgeobject

    Attach external knowledge to this thought

visualize_thought_graph

Генерирует визуальное представление графа мыслей в формате SVG или ASCII. Поддерживает выделение путей, ветвей и уровней уверенности.

Генерирует визуальное представление графа мыслей в формате SVG или ASCII. Поддерживает выделение путей, ветвей и уровней уверенности.

Параметры

  • formatenum

    Output format (default: ascii)

    svgasciitree
  • highlightPathstring

    Optional: highlight path between two node IDs (format: 'fromId-toId')

  • showConfidenceboolean

    Show confidence scores (default: true)

Другие проверенные MCP-сервера

BetterDB-inc/monitor

BetterDB-inc/monitor

официальный

BetterDB Monitor - MCP сервер для мониторинга Valkey/Redis с веб-интерфейсом и автообновлением. Автоматически определяет версию и возможности базы, отслеживает здоровье, медленные запросы, метрики Prometheus и аномалии в реальном времени. Полезен администраторам и DevOps для контроля производител...

TypeScript1246
jsdelivr/globalping-mcp-server

jsdelivr/globalping-mcp-server

официальный

Globalping MCP Server даёт AI-ассистентам доступ к глобальной сети проб для выполнения сетевых тестов (ping, traceroute, DNS, HTTP) из тысяч точек мира. Идеально для диагностики сети и сравнения пр...

TypeScript62
neo4j-contrib/mcp-neo4j

neo4j-contrib/mcp-neo4j

официальный

MCP-серверы Neo4j Labs: обрабатывают запросы на естественном языке, управляют облачными инстансами Aura и моделируют графовые схемы с хранением знаний. Совместимы с Claude Desktop и другими MCP-кли...

Python980
TencentEdgeOne/edgeone-pages-mcp

TencentEdgeOne/edgeone-pages-mcp

официальный

MCP сервер для деплоя full-stack проектов на EdgeOne Makers и получения публичных URL. Полезен разработчикам, которым нужно быстро опубликовать приложение или одиночную HTML страницу для предпросмотра. Поддерживает Node.js 18+.

TypeScript427
growthbook/growthbook-mcp

growthbook/growthbook-mcp

официальный

MCP сервер для GrowthBook — управляйте A/B-тестами и фича-флагами прямо из AI-ассистента. Просматривайте эксперименты, добавляйте флаги и автоматизируйте работу с GrowthBook без переключения в веб-...

TypeScript24
StacklokLabs/mkp

StacklokLabs/mkp

официальный

MKP - MCP-сервер на Go для Kubernetes даёт AI-агентам прямой доступ к API кластера: листинг, apply, exec-команды. Поддерживает рейт-лимитинг и любые CRD. Удобен для автоматизации через LLM.

Go59
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин