/ ディレクトリ / プレイグラウンド / Sequential Thinking
● 公式 modelcontextprotocol ⚡ 即起動

Sequential Thinking

作者 modelcontextprotocol · modelcontextprotocol/servers

Claudeが明確で修正可能なステップで考えるよう強制するスクラッチパッドツール — 本当に難しい問題によりよい答えを得られます。

参照用のSequential Thinking MCP。モデルが番号付きの「思考」を出力し、以前の思考を修正し、代替仮説を分岐させることができる単一のツールを公開します。質問が複雑すぎてワンショットでは解けない場合に有用です。万能薬ではなく — シンプルなタスクではレイテンシが増すだけです。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

sequential-thinking.replay ▶ 準備完了
0/0

インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequentialthinking"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequentialthinking"
      ]
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequentialthinking"
      ]
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequentialthinking"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "sequential-thinking",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequentialthinking"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-sequentialthinking"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add sequential-thinking -- npx -y @modelcontextprotocol/server-sequentialthinking

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方: Sequential Thinking

ワンショット推論に抵抗する難しい問題をデバッグする

👤 多くの可能な原因を持つバグで行き詰まったエンジニア ⏱ ~20 min intermediate

使うタイミング: 症状がある、3つの競合する理論がある、そして何度も意見が変わっています。Claudeが最初のもっともらしい答えに満足せず、推論を続けてほしい場合です。

フロー
  1. 症状を列挙する
    この問題をデバッグするためにシーケンシャルシンキングを使用してください:[症状、ログ、すでに試したこと]。事実を理論とは別に列挙することから始めてください。✓ コピーしました
    → 最初の思考は純粋な観察であり、推測ではありません
  2. 理論を事実に対して評価する
    続けてください。各理論について、どの事実がそれをサポートし、どの事実がそれを除外しますか?もはや成立しない思考を修正してください。✓ コピーしました
    → 証拠に基づいて剪定された理論。以前の思考が明示的に修正される
  3. 最も安い次の実験を提案する
    どの単一の実験が残りの理論を最も速く明確にしますか?コマンドまたはチェックについて具体的にしてください。✓ コピーしました
    → 1つの具体的で低コストの次のステップ

結果: 何が検討されて拒否されたかを正確に見ることができる防御可能な診断計画です。ブラックボックスの答えの代わりに。

注意点
  • モデルが単なる言い換えに過ぎない思考を生成する — プロンプトで、各思考が新しい事実を追加するか、理論を除外するか、以前の思考を変更するかのいずれかを要求してください — そうでなければスキップしてください
  • シンプルなバグにはオーバーキル — スタックトレースを読むことで3秒で解決できるものにはこのツールを使用しないでください
組み合わせ: filesystem · github · sentry

性急な結論に至らずにアーキテクチャのトレードオフを検討する

👤 設計決定を検討しているテックリード、アーキテクト ⏱ ~30 min advanced

使うタイミング: 2~3つのアーキテクチャ(モノリス対マイクロサービス、同期対非同期、Xライブラリ対Y)を選択しており、ステークホルダーが同意していません。

フロー
  1. 最初に基準を定義する
    シーケンシャルシンキングを使用してください。ステップ1:この決定を判断すべき基準を列挙します(コスト、レイテンシ、チームの習熟度、ブラストラディウス、可逆性)。まだスコアリングしないでください。✓ コピーしました
    → スコアリング前に基準リストが合意される
  2. 各基準ごとに各オプションをスコアリングする
    各オプション×基準について、スコアと1文の理由を提供してください。低信頼度スコアを明示的に指摘してください。✓ コピーしました
    → 信頼度タグ付きマトリックス
  3. 決定基準を特定する
    実際にオプションを区別する基準はどれですか?実は何について議論していますか?基準が無関係であることが判明した場合は、以前の思考を修正してください。✓ コピーしました
    → 本当の論点が浮き彫りになる

結果: 追跡可能な推論を持つ決定メモです — レビュアーはフィーリングの代わりに特定のスコアを攻撃できます。

注意点
  • スコアが誤った精度で発明される(7/10対8/10は何も意味しない) — カテゴリーラベル(はるかに悪い/悪い/同じ/良い/はるかに良い)を使用し、各セルに理由を要求してください
組み合わせ: memory · notion

最初のアイデアに過剰に固執することなくブレインストーミングを行う

👤 PM、ライター、白紙を前にした人たち ⏱ ~15 min beginner

使うタイミング: プロンプトがあり(『この製品に名前を付ける』、『この投稿のアングル』)、自分の最初の3つのアイデアが明らかなものであることを知っています。

フロー
  1. 発散的なオプションを生成する
    シーケンシャルシンキングを使用してください。[thing]の10個のオプションをブレインストーミングします。少なくとも3つの非常に異なる方向を探索するために分岐を使用します(同じコアアイデアのすべてのバリエーションではなく)。✓ コピーしました
    → 分岐は概念で明らかに発散し、単なる言い方ではない
  2. それぞれをストレステストする
    各オプションについて、最も強い異議は何ですか?10秒の批判に耐えられないものを削除します。✓ コピーしました
    → リストの半分が理由を付けて剪定される
  3. 選択して正当化する
    1つを推奨し、それがあなたが最も気にかけている基準で2位を上回る理由を説明してください。✓ コピーしました
    → 明確な対戦で選択する

結果: 実際に使いたい短いサバイバーリスト — 10個の平凡なオプションではなく。

注意点
  • すべての10個のオプションは異なる形の同じアイデア — 各分岐が異なる『角度』から始まることを要求します(オーディエンス、トーン、メタフ��ー、メカニズム)
組み合わせ: memory

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

sequential-thinking + filesystem + github

コード変更を行う前にステップバイステップで推論する

src/auth/のリファクタリングを計画するためにシーケンシャルシンキングを使用してください。ステップスルー:現在の状態、ターゲット状態、変更の順序、その間に何が壊れるか。次に適用します。✓ コピーしました
sequential-thinking + memory

推論セッションの結論を保存して、やり直さないようにする

キャッシング戦略を決定するためにシーケンシャルシンキングを使用してください。最後に、決定と推論をメモリの『caching-strategy』エンティティの観察として記録します。✓ コピーしました
sequential-thinking + postgres

構造化データ調査 — 仮説を形成し、クエリをテストし、修正する

新しいキャプチャのためにサインアップ変換が低下したと思われます。これを確認または反証する3つのクエリを設計するためにシーケンシャルシンキングを使用してください。それらを実行して、結論を出します。✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
sequentialthinking thought: str, thoughtNumber: int, totalThoughts: int, nextThoughtNeeded: bool, isRevision?: bool, revisesThought?: int, branchFromThought?: int, branchId?: str, needsMoreThoughts?: bool モデルが思考の連鎖を出力します。ツールがそれを記録して反復します。通常は1ターン内で繰り返し呼び出されます。 無料(単なる記録)

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
なし — ローカルツール
呼び出しあたりのトークン
各思考はLLM出力トークンです。思考ごとに約100~400トークン、N個の思考の倍数を予想してください
金額
無料(ただしLLMトークンを消費します)
ヒント
ほとんどのタスクでtotalThoughtsを8~12の周辺に上限にしてください。それ以降は、通常、より良い答えではなく収穫逓減を得ています。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管: なし
データ送信先: なし — 状態は会話内のみ

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

Claudeはツールを無視してワンショットで答える

明示的に指示してください:『最終的な答えを出す前に、少なくとも5つの思考でシーケンシャルシンキングツールを使用してください。』モデルは単一ターンにデフォルトすることがあります。

思考は一般的な『これについて考えてみましょう...』フィラー

『各思考は新しい事実を追加するか、仮説を排除するか、以前の思考を修正する必要があります』で制約します。最初の見た目でフィラーを拒否します。

シンプルな質問でバジェットが吹き飛ぶ

シンプルなタスクには使用しないでください。自分の最初の答えが信頼できないと感じる問題に保存します。

代替案

Sequential Thinking 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
組み込みの拡張思考Claude 3.7以上で拡張思考を使用している場合 — 代わりにネイティブ機能を使用してくださいツール呼び出しのオーバーヘッドがない一方で、シーケンシャルシンキングより見えにくく/操舵できない
memory MCP推論の結果をセッション間で永続化する必要があります異なる目的 — メモリは結論を保存し、シーケンシャルシンキングはそれらを生成します

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

🐙 オープンな issue を見る

🔍 400以上のMCPサーバーとSkillsを見る