常见问题解答

关于"天机"思维模型 MCP 服务器的常见问题解答。

"天机"思维模型 MCP 服务器并非单纯的AI系统，而是一个专注于思维模型应用的工具，通过MCP协议为各类AI助手提供结构化思考能力。它集成了系统性思维方法，能帮助用户从多维度分析问题，形成更全面、深入的思考。

与一般的AI系统相比，"天机"不是简单地提供答案，而是引导思考过程，帮助用户理解问题的本质，并应用合适的思维方法进行分析。这种方式更强调思维能力的培养和方法论的应用。

MCP (Model Context Protocol) 是一种数据交换协议，专为思维模型设计，用于在AI助手和思维模型服务器之间传输结构化的思考上下文。通过MCP协议，AI助手可以：

  • 获取适合特定问题的思维模型推荐
  • 获得结构化的推理过程指导
  • 记录学习状态和偏好

MCP协议使思维模型服务能够与多种AI助手无缝集成，并保持一致的使用体验。

"天机"思维模型MCP服务器支持多种AI助手和开发环境，包括：

  • VS Code - 通过专用插件集成到VS Code环境中
  • Cursor - 支持在Cursor编辑器中直接调用
  • Claude - 可与Anthropic的Claude助手进行集成
  • OpenAI - 支持与GPT系列模型协同工作
  • 其他通用客户端 - 任何支持HTTP请求的应用都可以通过API与"天机"交互

详细的客户端配置指南可参考安装指南部分。

您可以通过以下步骤自定义和扩展"天机"的思维模型库：

  1. 在thinking_models_db目录中创建新的模型JSON文件
  2. 按照标准格式定义思维模型结构，包括名称、描述、应用方法等
  3. 重启服务器以加载新添加的模型

模型JSON文件格式示例：

{
  "id": "your_model_id",
  "name": "思维模型名称",
  "description": "模型详细描述...",
  "categories": ["决策", "系统思考"],
  "steps": [
    "步骤1: ...",
    "步骤2: ...",
    "步骤3: ..."
  ],
  "examples": ["示例1", "示例2"],
  "keywords": ["关键词1", "关键词2"]
}

更多详细指南请参考工具文档和思维模型库部分。

"天机"使用先进的语义相似度算法来推荐思维模型，主要包括以下步骤：

  1. 问题分析 - 分析用户提出的问题或情境
  2. 语义匹配 - 计算问题与思维模型描述之间的语义相似度
  3. 上下文考量 - 考虑用户的历史使用记录和偏好
  4. 多样性排序 - 确保推荐的模型覆盖多个思考角度

此外，"天机"支持两种推荐策略：

  • 全局推荐 - 针对整体问题推荐最合适的思维模型
  • 局部推荐 - 针对问题的特定方面推荐专门的思维模型

您可以通过API调用时指定所需的策略和参数来自定义推荐行为。

评估"天机"对思考质量的提升可以从以下几个维度：

  • 思考维度 - 使用"天机"后，问题分析是否更全面，考虑了更多角度
  • 系统性 - 思考过程是否更有条理、更系统化
  • 深度 - 分析是否能够深入问题本质，而不仅停留在表面
  • 创新性 - 是否能够产生更具创新性的解决方案
  • 决策质量 - 最终决策是否更合理，更具可行性

"天机"提供了思考过程记录功能，您可以通过比较使用前后的思考路径和结果来评估提升效果。我们也建议进行A/B测试，对比有无"天机"辅助的思考结果。

最低系统要求：
  • 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux (Ubuntu 18.04+)
  • 处理器：双核处理器，2.0 GHz或更高
  • 内存：4 GB RAM
  • 存储空间：100 MB可用空间
  • Node.js：v14.0.0或更高版本
  • 网络：互联网连接（用于初始安装和更新）
推荐系统配置：
  • 处理器：四核处理器，3.0 GHz或更高
  • 内存：8 GB RAM或更高
  • Node.js：v16.0.0或更高版本

对于大规模模型库或高并发使用场景，建议增加内存配置。

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