deep-thinker 是一个基于 DAG 思维图谱的高级认知推理 MCP 服务器。其用途是提供结构化的深度推理，通过基于图的思维管理、模式验证和智能策略选择，超越传统的链式顺序思维。
主要能力包括：
- DAG 思维图谱：思维形成有向无环图，支持分支、合并与交叉边，而不仅是线性链。
- 10 种推理策略：顺序、辩证（正题→反题→合题）、并行、类比、溯因、第一性原理（解构至基本要素）、反事实（假设与涟漪效应）、系统思维（反馈回路与杠杆点）、MCTS（蒙特卡洛优化）、自动（基于内容与图状态智能自动选择）。
- 节点别名：在任意 nodeId 参数中可使用 "last"、"best"、"root" 代替晦涩的节点 ID。
- 结构化响应：所有工具响应返回一致的 MCPResponse JSON，包含 status、summary、confidence、nextSuggested。
- 会话持久化：自动将思维图保存到 ~/.deep-thinker/sessions/；可通过 reset({ resume: "name" }) 跨 MCP 重启恢复。
- 友好的错误消息：Zod 验证错误被转换为人类可读提示。
- 置信度评分：多因素置信度评估，含支持/矛盾分析、深度惩罚与知识整合加成。
- 自我批判：自动生成批判，含严重级别与置信度调整。
- 元认知引擎：检测卡住状态、停滞、置信度下降；建议策略切换与纠正措施。
- 知识集成：将外部知识附加到思维，检测缺口并验证跨源一致性。
- 思维修剪：死端检测、冗余删除、深层无产出分支消除、路径优化。
- help 工具：发现按类别（核心/高级/工作流）分组的全部 17 个工具及快速入门示例。
- conclude 工具：全面的图摘要，包含 primaryFinding、actionItems、graphHealth 与 nextSuggested。
- 高智商推理增强：8 个高级工具，涵盖可视化、魔鬼代言人、跨学科综合、时间投影、伦理评估、情商分析、决策解释、社会影响分析。
- 情商：分析情绪基调、共情、说服效果、利益相关者情绪。
- 伦理框架：通过义务论、后果论、美德伦理、权利本位视角进行评估。
- 跨域综合：结合生物学、经济学、物理学、心理学、计算机科学、艺术的洞见。
- 时间推理：将思维投射到未来/过去场景，含乐观、悲观、现实、颠覆性场景。
- 社会影响建模：分析利益相关者情绪、群体凝聚力、说服效果、伦理一致性。
- 不确定性量化：置信区间、概率分布、敏感性分析，用于稳健决策。
- 多语言支持：英语、土耳其语、德语、法语、西班牙语、日语、中文、俄语的思维。
- 元认知层次：跨 5 层元认知的递归推理。
- PromptOptimizer（零点）：入口点，将模糊提示转化为优化的超级提示，并自动进行策略路由。
使用方式： npx（免安装）。MCP 配置需添加到 claude_desktop_config.json，或全局安装。服务器通过 stdio 通信；将 MCP 客户端指向 deep-thinker 命令或 node path/to/dist/index.js。
响应格式：所有工具响应遵循 MCPResponse 结构，nextSuggested 字段始终推荐下一个逻辑步骤，便于串联工具调用。
会话持久化：每次 think 调用后自动保存思维图，会话存储于 ~/.deep-thinker/sessions/。
策略细节：auto 策略会分析内容关键词与当前图状态，例如含“why/neden/how/nasıl”转向溯因，含“if/eğer/what if/varsayalım”转向反事实，含“vs/veya/compare/karşılaştır”转向辩证，含“system/sistem/loop/döngü”转向系统思维，含“fundamental/temel/assumption/varsayım”转向第一性原理；平均置信度低且节点多时转向并行，首个思维转向顺序，4 个以上顺序思维后转向辩证。边类型包括 derives_from、contradicts、supports、refines、challenges、synthesizes、parallels、abstracts、instantiates。
适用场景：需要进行结构化深度推理、决策分析、突破思维僵局、跨学科综合、伦理与社会影响评估、不确定性量化的任务。
限制：资料未提供关于收费、价格、平台兼容性、性能指标或具体使用步骤的更多信息，暂未提供。
