mcpField
M
mumo

mumo

リモート
mumo.chatAI・エージェント07 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

mumo について

mumoは、異なるラボの複数モデルによる回答と、モデル同士の型付きリアクションをまとめるリモートMCPサービスです。計画のレビュー、戦略検討、公開前の検証に利用できます。

主な機能

  1. 01複数モデルの回答を収集
  2. 02モデル間のリアクションを表示
  3. 03型付きスニペットで次のラウンドを誘導
  4. 04論点マップとセッション状態を確認
  5. 05セッション共有と機械可読形式の出力
  6. 06利用可能なモデルとクレジットを一覧

活用シーン

  1. 01アーキテクチャや製品計画をレビュー
  2. 02複数モデルで戦略を検討
  3. 03公開前に計画を検証

MCP 対応

リモートエンドポイント https://mumo.chat/api/mcp から、議論の作成、待機、追加、参照、共有などのツールを提供します。ツールの呼び出しにはAPIキーが必要です。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mumo.chat/api/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://mumo.chat/api/mcp認証が必要

ツール

8
パラメーター型必須説明
modelsarrayいいえ使用するモデルID(2~3個)。省略するとプラットフォームが選択します。利用可能なモデルを確認するには `list_models` を呼び出してください。
promptstringはい討議する質問またはトピック
registerenumいいえ非推奨 — 無視されます。プラットフォームは単一のプロンプトレジスターを実行します。このフィールドは既存の呼び出し元の冪等性キーを安定させるためだけに保持されています。省略してください。conversational | agent
takeawaybooleanいいえtrueの場合、ラウンド0の完了時にラウンドごとの構造化されたTakeawayを生成します(`round_takeaway` として表示)。デフォルトはfalseです。実費がそのまま適用され、1回あたり約$0.01です。
referencestringいいえすべてのモデルにコンテキストとして渡す任意の参考資料(仕様書、ドキュメント、設計資料)
web_searchbooleanいいえfalseに設定すると、ウェブ検索を完全にスキップします(検索ゲートを設けず、ラウンド0でソースパックも提供しません)。デフォルトはtrueです。プラットフォームがプロンプトごとに検索の要否を判断します。提供された参考資料のみに基づくプロンプトでは無効にしてください。
applicationstringいいえこのMCPセッションを操作するクライアントの表示名(例:'Claude Code'、'Cursor')。セッション情報パネルに表示されます。
recap_roundbooleanいいえ`takeaway` の旧エイリアスです。
moderator_namestringいいえモデル ID がわかる場合は、その値を設定してください(例:'Claude Sonnet 4.6'、'GPT-5.4'、'Codex'、'Gemini 3 Pro')。mumo はこれを使い、異なるモデルファミリーから相補的なパネルメンバーを選びます。不確かな場合は推測せず、空欄のままにしてください。セッション情報パネルとトランスクリプトでは、「You」の代わりに表示されます。
dataset_consentbooleanいいえセッションごとの任意の Dataset Contribution リクエストです。2 回目の同意選択で、ルールは improvement_consent と同じです。省略するとアカウントの選択が使われ、false の場合はセッションが除外されます。true にしてもアカウント自身の選択範囲を超えることはなく、まだ選択していないアカウントは除外されたままです。
improvement_consentbooleanいいえセッションごとの任意の Platform Improvement リクエストです。どのアカウントでも true または false を送信できます。省略するとアカウントのデフォルトが使われます。セッション単位の false はそのセッションを除外し、true にしてもアカウントの選択範囲を超えることはありません。

詳細

mumo — MCP 上の複数モデルによる熟議

mumo MCP connector – tool definition quality and endpoint health on Glama mumo on Smithery

エージェントから複数の研究機関のモデル(Claude、GPT、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi など)に質問を送ると、それぞれの完全な回答に加え、型付きのモデル間リアクションが返ってきます。参加モデルは互いに直接反応し、何に同意するのか、何に異議を唱えるのか、さらに何を掘り下げたいのかを、自分の言葉で説明します。アーキテクチャ、計画や仕様のレビュー、戦略、ローンチ前の耐圧テスト向けに構築されています。毎月の無料クレジットあり。API キーが必要です。

サーバーはリモートです。ローカルで実行するものはありません。

https://mumo.chat/api/mcp

インストール

ホストごとのワンクリックインストール — 各ページでキーの設定方法と、クライアント固有のインストール手順を確認できます。

ホストインストールページ
Claude Codehttps://mumo.chat/install/claude-code
Cursorhttps://mumo.chat/install/cursor
Codexhttps://mumo.chat/install/codex
VS Code (Copilot)https://mumo.chat/install/vs-code
Grok Bothttps://mumo.chat/install/grok-bot
Hermes Agenthttps://mumo.chat/install/hermes
OpenClawhttps://mumo.chat/install/openclaw
その他https://mumo.chat/install

カスタムヘッダー付きの Streamable HTTP に対応するすべての MCP クライアントで利用できます。

{
  "mcpServers": {
    "mumo": {
      "url": "https://mumo.chat/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer mmo_live_YOUR_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

mumo.chat/settings/api-keysでキーを取得してください(サインインが必要です。キーはmmo_live_で始まります)。initializeとtools/listはキーなしで動作するため、キーを作成する前にクライアントからツールを確認できます。ツールの呼び出しにはヘッダーが必要です。

ツール

ツール機能
create_deliberation熟議を開始します。すぐに確認応答(session_id + round_id)を返し、モデルはバックグラウンドで実行されます。
wait_for_roundラウンドが完了するまで、低コストの進捗確認を繰り返し待機し、その後、各モデルの回答と主張マップを返します。
append_round追加のラウンドを開始します。型付きスニペット(KEEP / EXPLORE / CHALLENGE / CORE / SHIFT)で方向付けることもできます。
get_sessionラウンド、回答、スニペット、主張マップを含むセッションの全状態を読み込みます。
share_sessionセッションを公開 URL で共有します。ページに加えて、機械可読版の.mdと.brief.mdを返します。
list_sessions過去のセッションを一覧表示します。
list_models料金とともに、アカウントで利用可能なモデルを一覧表示します。
get_creditクレジット残高を確認します。

完全なリファレンス、リクエストとレスポンスの形式、クライアントごとの注意事項:https://mumo.chat/docs/mcp。機械可読な記述子:[`/.well-known/mcp.json`](https://mumo.chat/.well-known/mcp.json)(マニフェスト)と[`/api/mcp/server-card`](https://mumo.chat/api/mcp/server-card)(MCP Server Card)。レジストリ名:chat.mumo/mcp。

手順

  1. create_deliberationに質問を指定して実行します。質問はオペレーター自身を主語にして、「〜するかどうかを決めようとしています」のように記述してください。
  2. wait_for_roundを実行します。パネルには15~120秒かかります。長く待つのは正常です。
  3. 本文を読む前に主張マップを確認してください。append_roundとスニペットで方向付けるか、ここで終了します。

パネルの意見は参考情報です。意見の相違を確認し、票数の多い側にただ従わないでください。


このリポジトリ:クライアントのベースライン

サーバーに加えて、mumo は各ホスト向けのスキルを提供しています。このスキルは、いつパネルを招集するか、またパネルの内容をどう読み取るかをエージェントに教えます。このリポジトリは、そのスキルの信頼できる唯一の情報源です。トークン化された SKILL.template.md とクライアントごとのオーバーレイを、scripts/ のビルドスクリプトで各兄弟クライアントリポジトリに生成します。クライアント側の SKILL.md を直接編集しないでください。ここを編集してから再生成してください。

クライアントリポジトリ生成先
mumo-chat/mumo-claudeClaude Code プラグイン
mumo-chat/mumo-cursorCursor プラグイン
mumo-chat/mumo-codexCodex プラグイン
mumo-chat/mumo-vscodeVS Code 拡張機能
mumo-chat/mumo-hermesHermes Agent スキル
mumo-chat/mumo-openclawOpenClaw スキル
内容
skills/mumo/
├── SKILL.template.md       # tokenized baseline (the source of truth)
├── playbooks/              # shared cognitive-shape playbooks
└── references/             # shared reference docs (claim maps, snippets, takeaway, etc.)
scripts/
├── build-skill.js          # renderer: template + per-client overlay -> client SKILL.md
├── README.md               # how the build system works
└── clients/                # per-client configs + Setup/Frontmatter partials
server.json                 # Official MCP Registry descriptor (chat.mumo/mcp)

テンプレートでは、クライアントごとの置換箇所(アプリケーション名、モデレーターの例、インストール URL、ツール命名レジストリの注記など)に {{TOKEN}} マーカーを使用します。各 scripts/clients/<client>.json で値を設定します。

ビルド
node scripts/build-skill.js                      # render to all six sibling client repos
node scripts/build-skill.js --target <client>    # render one
node scripts/build-skill.js --verify-all         # check for drift across all six (use in CI)

詳細(トークンのリファレンス、新しいクライアントの追加方法など)については、scripts/README.md を参照してください。

編集
  • 共有カーネルの変更 → skills/mumo/SKILL.template.md を編集します。反映するには再生成します。
  • クライアントごとのオーバーレイの変更(## Setup の本文、フロントマター、アプリケーション名、モデレーターの例、インストール URL、ツール命名の注記) → scripts/clients/<client>/ のパーシャル、または scripts/clients/<client>.json のトークンを編集します。再生成します。
  • 共有プレイブック/リファレンス → skills/mumo/playbooks/ または skills/mumo/references/ を編集します。現在は手動で反映しています。ビルドシステムでの対応は今後の課題です。
アーキテクチャ

共有セクションとクライアントごとのオーバーレイを組み合わせるモデルについては、mumo メインリポジトリの docs/MCP_CLIENTS.md に記載されています。docs/audits/2026-05-20-mcp-skill-delta.md の 2026-05-20 の監査では、どのセクションが共有で、どのセクションがクライアントごとなのかを正確に列挙しています。

リンク

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。