model-council-mcp-server

Model Council MCP Server

mcp-name: io.github.ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server

同じタスクを3つのモデルで並行して実行し、それぞれの短い回答を Claude に返す MCP サーバーです。Claude がその回答をもとに最終的な要約を作成します。

2つのプリセットがあります。

• china — Moonshot Kimi、Qwen、DeepSeek
• usa — Gemini、Grok、OpenAI

呼び出すタイミング

次のような場合に便利です。

• タスクが曖昧な場合
• 1つのモデルが自信満々に誤った回答をするリスクがある場合
• 弱点、反論、トレードオフが重要な場合
• 1つの回答ではなく、3つの異なる視点が必要な場合

次の場合は呼び出す必要はありません。

• 簡単な事実を確認する場合
• 手早く要約する場合
• 一般的なモデル1つで解決できるタスクの場合

インストールに必要なもの

• Claude Desktop または Claude Code
• uv
• Python 3.11+
• POLZA_AI_API_KEY — キーは polza.ai/dashboard/api-keys で取得できます

uv をインストールします。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2分でインストール（PyPI + uvx を使用）

Claude Code / VS Code

プロジェクトのルートに .mcp.json を作成します。

{
  "mcpServers": {
    "model-council": {
      "command": "uvx",
      "args": ["model-council-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "POLZA_AI_API_KEY": "your-polza-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude Code を再起動します。

Claude Desktop（macOS）

ファイル ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "model-council": {
      "command": "uvx",
      "args": ["model-council-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "POLZA_AI_API_KEY": "your-polza-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop（Windows）

ファイル：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json。内容は同じです。

動作確認

Claude の再起動後、次のように依頼します。

model council（usa）で、次のタスクを実行してください。自分の製品にサブスクリプションを追加すべきでしょうか？

Claude はツール tri_model_scan を呼び出し、3つの短い回答を返すはずです。

ツール

• tri_model_scan — 3つのモデルが1つのタスクに回答します
• tri_model_compare — 複数の選択肢を比較します
• tri_model_red_team — アイデア、計画、オファーを攻撃的に検証します
• council_model_guide — モデルの長所と短所を簡潔にまとめたガイドです

各ツールには preset（china または usa）パラメーターがあります。

プリセット

china

• moonshotai/kimi-k2.5
• qwen/qwen3.6-plus
• deepseek/deepseek-v3.2

usa

• google/gemini-3.1-flash-lite-preview
• x-ai/grok-4.1-fast
• openai/gpt-5.4-nano

モデル ID が最新かどうかは GET https://polza.ai/api/v1/models/catalog で確認できます。Polza でモデル名が変更されている場合は、下記の環境変数を使って独自の ID を設定してください。

環境変数

変数	必須	デフォルト
POLZA_AI_API_KEY	はい	—
POLZA_BASE_URL	いいえ	https://polza.ai/api/v1
COUNCIL_CHINA_MOONSHOT_MODEL	いいえ	moonshotai/kimi-k2.5
COUNCIL_CHINA_QWEN_MODEL	いいえ	qwen/qwen3.6-plus
COUNCIL_CHINA_DEEPSEEK_MODEL	いいえ	deepseek/deepseek-v3.2
COUNCIL_USA_GEMINI_MODEL	いいえ	google/gemini-3.1-flash-lite-preview
COUNCIL_USA_GROK_MODEL	いいえ	x-ai/grok-4.1-fast
COUNCIL_USA_OPENAI_MODEL	いいえ	openai/gpt-5.4-nano
LOG_LEVEL	いいえ	INFO

サーバーが返す内容

簡潔な JSON：

• タスク
• コンテキスト
• モデルからの短い未加工の回答3件
• 各モデルのソース

サーバーは、Claude のコンテキストが膨らまないよう、モデルが無駄な説明や質問の繰り返しを省き、短く回答するようにします。

ローカル開発

git clone https://github.com/ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server.git
cd model-council-mcp-server
uv sync
POLZA_AI_API_KEY=your_key uv run python -m model_council_mcp_server.server

ライセンス

MIT。