Phone-a-Friend MCP Server 🧠📞

Phone-a-Friend MCP Server 🧠📞

OpenRouter 経由で、ある AI が「友人に電話する」（別の AI に相談する）ことで、批判的思考、長いコンテキストの推論、複雑な問題解決を行えるようにする、AI 間の相談システムです。

問題 🤔

AI は、次のような対応が必要となる複雑な問題に直面することがあります。

• 目の前の能力を超える、深い批判的思考
• 膨大な情報を扱う、長いコンテキストの推論
• 外部の視点が役立つ、複数段階の分析
• 異なる AI モデルが持つ、専門的な知識

解決策 �

Phone-a-Friend MCP Server は、2 段階の相談プロセスを実現します。

1. コンテキスト＋推論：関連するすべてのコンテキストをまとめ、詳細な分析を依頼するために外部の AI に送信します
2. 実行可能な知見の抽出：推論の応答を、メインの AI が利用できる形式に処理します

これにより、AI システムは複雑な推論タスクにおいて、他の AI モデルを「コンサルタント」として活用できます。

アーキテクチャ 🏗️

Primary AI → Phone-a-Friend MCP → OpenRouter → External AI (O3, Claude, etc.) → Processed Response → Primary AI

順次ワークフロー：

1. analyze_context - 関連するすべてのコンテキストを収集し、構造化します
2. get_critical_thinking - OpenRouter 経由でコンテキストを外部の AI に送り、推論を依頼します
3. extract_actionable_insights - 応答を実行可能な形式に処理します

使用する場面 🎯

最適な用途：

• 詳細な分析を必要とする、複雑で複数段階の問題
• 長いコンテキストの推論が必要な状況（>100k tokens）
• 複数の分野にまたがる専門知識への相談
• 重要度の高い、重大な意思決定
• 複数の視点を必要とする問題

クイックスタート ⚡

以下の JSON ブロックを使って MCP クライアント（例：Claude Desktop）を設定します。クローンや手動インストールは不要です。 uv ランナーは、サーバーパッケージが存在しない場合、自動的にダウンロードして実行します。

次の JSON 設定を MCP クライアントに追加し、<YOUR_API_KEY> を自分のキーに置き換えます。

{
  "mcpServers": {
    "phone-a-friend": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "phone-a-friend-mcp-server",
        "--provider", "openai",
        "--api-key", "<YOUR_API_KEY>"
      ]
    }
  }
}

これで完了です。互換性のあるクライアントで phone_a_friend ツールを使用できるようになりました。その他のオプションについては、「高度な設定」セクションをご覧ください。

利用可能なツール 🛠️

phone_a_friend

📞 外部の AI に批判的思考や複雑な推論を依頼します。API を呼び出して応答を取得します。

fax_a_friend

📠 AI に手動で相談するためのマスタープロンプトファイルを生成します。コピー＆ペーストのワークフローに使うファイルを作成します。

パラメーター

phone_a_friend

• all_related_context（必須）：制約、トレースバック、概要レベルの要件など、コード以外の一般的なコンテキストです。
• file_list（必須）：ファイルパスまたは glob パターンの配列です。パスを渡すだけでかまいません。サーバーが自動的にそれらのファイルを読み込み（.gitignore に含まれるものやテキスト以外のファイル／バイナリファイルは除外）、外部の AI 向けに完全なコードコンテキストを構築します。
• task（必須）：外部の AI に依頼する内容を明確かつ具体的に記述します。

fax_a_friend

• all_related_context（必須）：上記と同じです。
• file_list（必須）：上記と同じです。
• task（必須）：上記と同じです。
• output_directory（必須）：生成された fax_a_friend.md マスタープロンプトファイルの保存先ディレクトリです。

高度な設定 🔧

このセクションでは、環境変数、CLI フラグ、モデル選択など、すべての設定オプションについて説明します。

プロバイダーと API キー

サーバーは CLI フラグまたは環境変数で設定できます。

プロバイダー	CLI フラグ	環境変数
OpenAI	--provider openai	OPENAI_API_KEY
OpenRouter	--provider openrouter	OPENROUTER_API_KEY
Anthropic	--provider anthropic	ANTHROPIC_API_KEY
Google	--provider google	GOOGLE_API_KEY

CLI の例：

phone-a-friend-mcp-server --provider openai --api-key "sk-..."

環境変数の例：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
phone-a-friend-mcp-server

モデルの選択

各プロバイダーのデフォルトモデルは上書きできます。

プロバイダー	デフォルトモデル
OpenAI	o3
Anthropic	Claude 4 Opus
Google	Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
OpenRouter	anthropic/claude-4-opus

CLI で上書き：

phone-a-friend-mcp-server --model "o3"

環境変数で上書き：

export PHONE_A_FRIEND_MODEL="o3"

追加オプション

機能	CLI フラグ	環境変数	デフォルト
温度	--temperature 0.5	PHONE_A_FRIEND_TEMPERATURE	0.4
ベース URL	--base-url ...	PHONE_A_FRIEND_BASE_URL	プロバイダーのデフォルト

ユースケース 🎯

1. バイブコーディングでの深い推論
2. 複雑なアルゴリズム、データ構造、数学的計算
3. React、Vue、CSS、または最新のフロントエンドフレームワークを使ったフロントエンド開発

ライセンス 📄

MIT ライセンス — 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。