thinking-preference MCP

项目简介

thinking-preference 是 WorkBuddy AI 的思维偏好管理系统，采用 V3 四层金字塔架构：

• L1 思维模式：选择 AI 的思考方式（第一性原理、类比思维、逆向思维等）
• L2 逻辑模式：自动从本机已安装的 skill 中检测可选领域（律师、产品经理、数据分析师等）
• L3a 输出格式：指定输出形式（信函、分析报告、备忘录等）
• L3b 思维条件：设定常驻行为规则（如"数据来源需交叉验证"、"贪合忘冲"等）
• L4 个人定制：自由叠加个性化偏好

激活方式：在对话中输入 logicon；关闭输入 logicoff。

亮点：

• 单进程 asyncio 架构，HTTP 面板与 MCP Tools 共享事件循环，零依赖、零死锁
• 自动扫描 ~/.workbuddy/skills/ 等宿主目录，已安装的 skill 自动成为 L2 候选
• L3b 条件按优先级 [高]/[中]/[低] 排序，同优先级时排在前面的赢

部署指南

环境要求

• Python 3.10+
• 安装依赖：pip install mcp

安装步骤

pip install mcp

MCP 客户端配置

将以下配置添加到你的 MCP 客户端配置文件中（Claude Desktop、Cursor、Cline 等）：

{
  "mcpServers": {
    "thinking-preference": {
      "command": "python",
      "args": ["thinking_preference_mcp_v2.py"]
    }
  }
}

或者使用绝对路径：

{
  "mcpServers": {
    "thinking-preference": {
      "command": "C:/path/to/python.exe",
      "args": ["C:/path/to/thinking_preference_mcp_v2.py"]
    }
  }
}

文件存储位置

MCP 启动后会在以下目录自动创建偏好文件：

• Windows: C:\Users\<你的用户名>\.thinking-preference\
• macOS/Linux: ~/.thinking-preference/

文件结构：

~/.thinking-preference/
├── THINKING.md     # 四层金字塔内容（用户编辑）
├── .state.json     # 开关 + active 状态
└── domains/        # 用户自增领域 .md

使用示例

1. 激活偏好模式

在对话中输入：

logicon

AI 会调用 toggle_thinking_preferences 开启偏好模式，并通过 get_thinking_preferences 加载完整偏好设置。

2. 编辑偏好

在对话中输入：

update_thinking_preferences: 在 L4 个人定制下追加一条规则：分析最多只到三级标题

或者在浏览器打开 http://localhost:9876（MCP 启动后会自动开启）使用可视化编辑器。

3. 查看偏好

直接询问 AI「现在是什么偏好模式」，AI 会返回当前激活的四层内容（含 L2 领域的 SKILL.md 全文注入）。

4. 关闭偏好

输入 logicoff，AI 恢复正常回答模式。

L2 领域自动检测

MCP 启动时自动扫描以下目录中已安装的 skill：

• ~/.workbuddy/skills/
• ~/.trae/skills/
• ~/.claw/skills/

检测到的 skill 自动出现在编辑器 L2 下拉列表中，选中后 SKILL.md 入口文件内容会随 prompt 注入 AI 上下文（不读 references/ 子目录，控制 token 消耗）。

MCP Tools 列表

License

MIT