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Ensemble Mcp

Ensemble Mcp

ローカル
github.com/vkrishnavAI・エージェント019 週間前に更新

Ensemble Mcp について

Ensemble Mcpは、Claude、GPT、Geminiが3段階で協力して生成する統合回答をAIエージェントに提供する有料MCPサーバーです。各モデルが草案を作り、相互レビューと修正を行った後、マスターモデルがレポートをまとめます。Base上のx402を通じてリクエストごとにUSDCで支払います。

主な機能

  1. 013段階のマルチモデル回答プロセス
  2. 02Claude、GPT、Geminiによる個別の草案作成
  3. 03モデル間の相互レビューと修正
  4. 04マスターモデルによる出典付きレポートの統合
  5. 05x402経由のリクエストごとのUSDC決済

活用シーン

  1. 01複数モデルを統合した回答の取得
  2. 02モデルの草案と相互レビューの比較
  3. 03リクエストごとの支払いによるアンサンブル照会

MCP 対応

MCP経由で有料ツール`ensemble_query(question)`を提供します。リクエストはx402経由でUSDC決済され、統合結果が返されます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ensemble-mcp

AI エージェントに単一の機能、マルチモデルアンサンブルを販売する有料 MCP サーバーです。エージェントは Base 上で x402 を介して、リクエストごとに USDC で支払います。

有料ツールの機能

ensemble_query(question) は、モデル同士が互いの回答から学ぶ3ラウンドのパイプラインを実行します。

ラウンド処理内容レポートファイル
1 — 下書き各モデル(Claude、GPT、Gemini)が個別に回答しますreports/<job>/<model>.round1.md
2 — 相互レビュー各モデルがほかのモデルの下書きを読み、批評して、自分の回答を修正しますreports/<job>/<model>.round2.md
3 — マスターマスターモデルが修正済みレポートを1つの出典付き回答にまとめますreports/<job>/master.md

各モデルはラウンドごとに個別のレポートファイルを作成します。やり取り全体は外部から Model Context Protocol 経由で行われ、1回支払うだけで統合結果を受け取れます。

ワンクリックでデプロイ

オプション A — Render.com(最も簡単)
  1. このリポジトリを GitHub にプッシュします。
  2. クリック → Render にデプロイ
  3. Render のダッシュボードで PAY_TO_ADDRESS と、少なくとも1つのモデル API キーを入力します。
  4. 完了です。Render は main へのプッシュごとに自動デプロイします。
オプション B — Fly.io(約 5 ドル/月、アイドル時の費用なし)
brew install flyctl && fly auth login
fly launch --no-deploy          # creates app, detects fly.toml
fly secrets set \
  PAY_TO_ADDRESS=0xYOUR_WALLET \
  ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... \
  OPENAI_API_KEY=sk-...         # optional
fly deploy                      # builds + deploys in ~90 s
オプション C — ローカル開発
cp .env.example .env   # fill in PAY_TO_ADDRESS + at least one model API key
npm install
npm run dev
  • GET / と GET /health は無料です(サービスディスカバリー)。
  • POST /mcp は、クライアントが有効な X-PAYMENT ヘッダーを付けて再試行するまで、料金の見積もりとともに HTTP 402 Payment Required を返します。ファシリテーターが USDC の送金を検証して決済し、その後リクエストが処理されます。

支払いフローのテスト(テストネット、無料)

  1. X402_NETWORK=base-sepolia とデフォルトのファシリテーターをそのまま使用します。
  2. Circle faucet(Base Sepolia)から無料のテストネット USDC を入手します。
  3. x402 repo の x402-fetch や x402-axios など、x402 に対応したクライアントを http://localhost:3000/mcp に接続するか、MCP クライアントの設定に組み込みます。

本番稼働(実際の収益)

  1. X402_NETWORK=base を設定し、FACILITATOR_URL を Coinbase CDP のメインネットファシリテーターに切り替えます(docs.cdp.coinbase.com/x402 を参照)。
  2. Node が動作する任意の環境にデプロイします。Render、Fly.io、Railway、VPS などが利用できます。(Vercel/Cloudflare も x402 をネイティブでサポートしています。このコードベースはプレーンな Express なので、Workers で使用するには小規模なアダプターが必要です。)
  3. エージェントが見つけられるよう、サーバーを x402/MCP のディスカバリーインデックス(x402 Bazaar など)に登録します。

USDC は PAY_TO_ADDRESS に直接送金されます。請求書も、Stripe も、API キーによる課金も不要です。

料金の計算

1回あたり $0.05 の場合、コストは基盤モデルのトークン料金(トークン数上限 2k で、アンサンブル1回あたり約 $0.01–0.03)です。利益率に合わせて PRICE_USD、max_tokens、モデルのリストを調整してください。

拡張

  • メンバーを追加するには、src/providers.ts の getEnsembleMembers() を編集します。
  • 有料ツールを追加するには、src/index.ts の buildMcpServer() に登録し、paymentMiddleware の設定にルートを追加します(ツールやルートごとに異なる価格を設定できます)。
  • レポートをローカルディスクではなく S3/R2 に保存するには、src/ensemble.ts の saveReport() を差し替えます。

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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。