Wisepanel

Wisepanel MCP Server

最先端モデルと重大な意思決定をつなぐ、意思決定インテリジェンス層です。

Wisepanelは質問を受け取り、その質問を中心にAIエージェントのパネルを構成して、議論させます。議論を経て残った見解、それぞれの根拠、そして解消されなかった意見の相違が返されます。

このMCPサーバーは、Claude Codeや、MCP互換のあらゆるクライアントから利用できます。

なぜ必要なのか

単一のモデルは、正しいかどうかにかかわらず、流ちょうに1つの答えを返します。ほとんどの質問ならそれで十分です。しかし、間違えたときの代償が大きい質問には適していません。

多くの場合、問題は無知ではありません。モデルは早い段階で特定の枠組みに決めつけ、それを支持する議論を展開するため、異論や別の選択肢、結論を左右する前提が見えません。もう一度尋ねても、同じ枠組みが別の言葉で返ってきます。3つのモデルに個別に尋ねれば、確信に満ちた答えが3つ返ってきますが、どれを選ぶべきか判断する方法はありません。

仕組み

Wisepanelは、意図的に3つのレベルで意見の相違を生み出します。

1つ目 — 各エージェントには、解決すべき対立が与えられます。 役割は質問から導き出され、それぞれに、コスト対アクセス、速度対安全性、実績対新しさのように、実際に対立する2つの力が設定されます。エージェントは一方の側だけを支持することはできません。両方に答える立場にたどり着く必要があるため、単なる主張ではなく、十分に検討された見解を示します。

2つ目 — 各エージェントは異なる対立を解決するため、見解は一致しません。 コスト対アクセスを担うエージェントがたどり着く結論は、速度対安全性を担うエージェントの結論とは異なります。これは議論の両陣営ではありません。同じ質問に対する複数の誠実な解決策であり、何を最も重視するかが異なります。そして、それらを合わせることで、質問が実際に占める領域を網羅します。

3つ目 — 構造によって、エージェント同士が議論を交わします。 エージェントは多面体の辺に配置され、それぞれが2つの頂点、つまり2つの別個の会話に参加します。2つ目の頂点では、エージェントは単なる参加者ではなく、最初の頂点からの代表者として、そこで共に議論した参加者たちの結論を自身の見解とともに伝えるよう指示されます。したがって、各頂点では、自身が参加していない会話全体の内容を、その会話に参加したエージェントが議論します。

この最後の仕組みにより、少人数のパネルでも、人数以上の議論が可能になります。エージェントが6体なら、席は12席あり、それぞれの席に別の議論が持ち込まれます。そのため、どこかで出た論点は、集約役や要約役、ボトルネックを必要とせず、数回のやり取りでパネル全体に届きます。発言順は公平に調整されているため、最初に議論の枠組みを決めるエージェントも、最後に発言するエージェントもいません。詳細。

これって、3つのモデルに聞いているだけではありませんか？

Claude、GPT、Geminiに同じ質問を貼り付けるのは、実際に使われている手法であり、効果があるのには確かな理由があります。ラボごとに異なるデータと手法でトレーニングされているため、モデルの事前傾向も実際に異なるのです。Wisepanelも同じことを行います。デフォルトでは、Anthropic、OpenAI、Google、Perplexityの間で役割が分担されるため、特定のラボの盲点が見過ごされることはありません。

しかし、バイアスが入り込むのはモデルだけではありません。入り込む場所は4つありますが、手作業で対処できるのはそのうち1つです。

質問の枠組みは、誰に対しても同じままです。 同じ言葉を3回貼り付けるため、1つの質問の捉え方に対して、異なる3つのトレーニング基盤から回答を得ることになります。質問に前提が含まれていると（意思決定に関する質問には、たいてい含まれています）、間違った質問に対する自信たっぷりの回答が3つ返ってきます。 wisepanel_magic_promptは、パネルに提示する前に質問の枠組みを書き換えます。

それぞれのモデルは、いつもの調子で回答します。 Claudeの平均的な見解、GPTの平均的な見解、Geminiの平均的な見解が返ってきますが、平均的な見解は似通ってきます。中立的な質問をされたモデルはバランスの取れた回答をします。計画への最も強い反論を自発的に示すことはありません。それを求められていないからです。役割を割り当てると、モデルが何を目指して回答するかが変わり、どのモデルも、促されなければ提示しないような議論が引き出されます。

回答をモデル間でやり取りすると、アンカリングは改善するどころか悪化します。 Aの回答をBに渡すと、BはAの枠組みの中で考えるようになります。モデルは、示された立場を捨てて一から考え直すより、その立場を受け入れて深掘りする傾向があるからです。そのため、順番に聞く方法は、独立した3つの質問よりもバイアスが強くなります。また、最初に開いたモデルが議論の前提を決めてしまいます。Wisepanelは、発言順を調整し、会話を各頂点に分散させることで、特定の立場が全員の反応の基準になるのを防ぎます。

回答の調整はあなた任せです。 3つの回答が届いても、互いに比較されたわけではありません。自分の事前傾向を踏まえながら、すでにどちらかに傾いている意思決定について、長い一日の終わりにその作業を自分で行うことになります。パネルなら、まず意見を戦わせ、その過程を経て残ったものを提示します。

さらに、手作業では規模を拡大できない部分もあります。モデル3つなら、サンプルは3つです。パネルでは、質問の幅をカバーするよう選ばれた6〜30の役割が、それぞれ反対の立場を担い、さらに別の頂点との会話も行います。最小構成でも12の席があります。これを手作業で実行するのは現実的ではありませんし、検討に値するすべての意思決定で一貫して行うのは、なおさら困難です。

手作業のほうが優れている点： 費用がかからず、すぐに実行でき、文言を完全に自分で管理できます。ほとんどの質問では、それが適切な選択です。これは、そうではない場合に使うものです。

議論を支えるチェック

• 質問はまずバイアスがないか確認されます。 wisepanel_magic_promptは、偏った枠組み、埋め込まれた前提、誤った二者択一を、パネルに提示する前に書き換えます。偏った質問からは、間違った内容に対する自信たっぷりの回答が生まれます。
• 推論は監査できます。 エージェントは主張の出典を示し、前提を明らかにし、互いの見落としを指摘します。これはデフォルトで有効です。show_and_audit_reasoningをご覧ください。
• 主張を情報源に照らして確認できます。 オプションのネイティブウェブ検索を使うと、記憶に頼らずに日付、引用、数値、ルールを検証できます。web_search_enabledをご覧ください。

使うべき場面

間違えたときの代償が大きい場合 — 何年も影響が続くアーキテクチャの決定、移行、セキュリティやプライバシーに関するトレードオフ、ベンダーの選定、自分の判断に従う前に、その直感に対する最も強い反論を知っておきたいあらゆる場面です。単一の質問より時間がかかり、費用も高くなります。それが、あなたが選ぶトレードオフです。

答えが決まっている質問や、反対意見を聞いても行動を変えないような場合には、使わないでください。

実行内容はリアルタイムでストリーミングされるため、結論を待つのではなく、議論が展開していく様子を確認できます。 完了した議論は、Wisepanel Commonsで公開することもできます。

クイックスタート

wisepanel.ai/settings で API キーを取得し、次の手順を実行します。

claude mcp add wisepanel --scope user \
  --env WISEPANEL_API_KEY=wp_sk_ExampleOnly0000-replace-with-your-own-key \
  -- npx -y wisepanel-mcp

設定ページに表示されているキーをそのまま正確に貼り付けてください。wp_sk_… の文字列全体のみを入力します。前後の引用符は付けても付けなくても問題ありません。Bearer プレフィックスは追加しないでください。サーバーが Authorization: Bearer <your-key> を自動で送信するため、付けると Bearer Bearer wp_sk_… となり、認証に失敗します。

Claude Code を再起動して /mcp を実行すると、wisepanel が接続済みとして表示されます。

✔ Connected は、サーバープロセスが起動したことだけを意味します。API キーは最初の呼び出しまで検証されないため、キーが無効でも接続済みと表示されます。認証が実際に機能していることを確認するには、ディベートを実行し、run_id が返されることを確認してください。

これは stdio サーバーであり、リモートサーバーではありません。 HTTP エンドポイントはありません。 claude mcp add --transport http は、どの URL を指定しても機能しません。 -- の後に続くものはすべて、サーバーをローカルで起動するコマンドです。

{
  "mcpServers": {
    "Wisepanel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "wisepanel-mcp"],
      "env": {
        "WISEPANEL_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

設定

トラブルシューティング

'url' is not a valid URL — サーバーが --transport http を指定して追加されています。いったん削除し、上記の stdio コマンドを使って再追加してください。

claude mcp remove wisepanel --scope user

WISEPANEL_API_KEY environment variable is required — キーがサーバープロセスに渡されていません。Authorization ヘッダーではなく、表示されているように --env を使って渡してください。ヘッダーはリモートサーバーにのみ適用されます。

API 401 / 有効なキーでも認証されない — claude mcp get wisepanel で保存されている値を確認してください。値はプレフィックスのない wp_sk_… 文字列である必要があります。よくある原因は、Bearer プレフィックス、末尾の空白、またはコピー漏れです。

認証されない — wisepanel.ai/settings でキーが有効か確認してください。キーは秘密情報です。チャット、課題、スクリーンショットに貼り付けないでください。漏えいした場合は、キーを無効にして再発行してください。

ツール

wisepanel_start

ディベートを開始します。AI モデルのパネルを招集し、割り当てられた視点から質問について議論させます。run_id を即座に返します。

トポロジー

エージェントは多面体の辺に配置されるため、エージェント数は辺の数と同じです。

時間とコストはエージェント数に応じて増加します。large は small の 5 倍です。同じ視点からより良い回答を得たい場合ではなく、真に異なる視点がさらに必要な場合に規模を上げてください。

頂点ではなく辺を使う理由。 正多面体のすべての辺は、その対称群のもとで等価です。また、発言順は均等になるよう調整されているため、特定のエージェントが常に議論の起点になったり、常に最後に発言したりすることはありません。ハブも特権的な席もありません。グラフの直径はそれぞれ 1、2、3 と小さいため、どこで生まれた洞察も数ホップでパネル全体に届きます。各エージェントは辺に配置されるため、参加者であると同時に橋渡し役でもあります。伝播は参加の副次的な効果として生じ、メッセンジャーや集約役は必要ありません。

全対全方式でも同じ到達範囲と均一性を得られますが、コストは二次的に増加します。正多面体の辺に割り当てる構造なら、線形コストで両方を実現できます。

モデルグループ

コストはデフォルトの smart を基準にしています。

単一プロバイダーのグループ（openai、anthropic、google、perplexity）では、すべての席が 1 つのベンダーに固定されるため、ベンダー間の多様性が失われます。パネルを使う目的は通常、この多様性にあります。

ラウンド

エージェントは多面体の頂点ではなく、辺に配置されます。各エージェントは 2 つの頂点（会話ノード）を結び、毎ラウンド、両方の端点で発言します。そのため、rounds: 1 でもおよそ num_agents × 2 件の応答が生成されます。

ラウンドは多面体を一周する処理であり、チャットのターンではありません。rounds: 1 でも十分な熟議が行われます。エージェントが他のエージェントの確定した立場に反応する必要がある場合、たとえば賛否が鋭く分かれる議論を伴う二者択一の戦略的判断などに限り、2 以上を使用してください。

wisepanel_magic_prompt

あらかじめ決まった回答へパネルを誘導するような枠付け（誘導的な表現、埋め込まれた前提、誤った二者択一など）を取り除きつつ、質問の意図を保って書き換えます。wisepanel_start の前に任意で実行できます。

結果は次の3種類のいずれかです。どの場合も元の質問が返されるため、いつでも元の質問を使えます。

両方のバージョンをユーザーに提示し、選んでもらってください。 書き換えによって、ユーザーが望まない形で重点が変わる可能性があるため、黙って置き換えてはなりません。これは、明示的なクリックがあった場合にのみ変換を実行し、料金確認を経て、元に戻す操作も可能な Web アプリと同様です。

審議とは別に課金され、テキストが実際に変更された場合にのみ課金されます。

wisepanel_poll

実行中の審議をロングポーリングします（新しいイベントが届くまで最大15秒待機します）。パネリストの回答を到着順に返します。

wisepanel_result

完了した審議の全結果を取得します。実行中にポーリングしなかった場合にのみ必要です。

wisepanel_cancel

実行中の審議をキャンセルします。

wisepanel_publish

完了した審議を Wisepanel Commons に公開します。誰でも閲覧・共有できるようになります。

wisepanel_list_runs

現在のセッションにおける審議の実行一覧を表示します。

典型的なフロー

1. wisepanel_start    -> returns run_id
2. wisepanel_poll     -> (repeat) returns panelist responses as they arrive
3. On completion, poll includes publish_available: true
4. wisepanel_publish  -> publishes to Commons, returns public URL

環境変数

開発

git clone https://github.com/ikoskela/wisepanel-mcp.git
cd wisepanel-mcp
npm install
npm run dev

特許出願中

多面体トポロジー、推論監査サブシステム、検証サブシステムを含む、Wisepanel のマルチエージェント審議アーキテクチャは、QuROI, Inc. に譲渡された米国特許出願の対象です。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

MIT ライセンスの適用対象は、このリポジトリ内のクライアントのみです。特許、Wisepanel プラットフォーム、およびプラットフォームが実装する手法について、明示的または黙示的なライセンスを付与するものではありません。