mcpField
A
ai-consensus

ai-consensus

ローカル
ai-consensus.aiAI・エージェント014 週間前に更新

ai-consensus について

ai-consensusはコーディングエージェント向けのMCPサーバー接続ツールです。Claude、GPT、Geminiが重要な開発上の判断を個別に検討して互いに問い直し、推奨案と最も有力な異論を返します。

主な機能

  1. 013モデルによる個別レビュー
  2. 02モデル回答間の相互検証
  3. 03推奨案と最も有力な異論
  4. 04実行の開始と後からの結果取得
  5. 05接続確認と実行のキャンセル

活用シーン

  1. 01アーキテクチャや設計判断のレビュー
  2. 02難しいバグへの対応案の比較
  3. 03実装方針を決める前の評価

MCP 対応

Claude Code、Cursor、ClineなどのMCPクライアントに、合意形成レビュー用ツールを提供します。判断の送信、接続確認、結果取得、実行のキャンセルが可能です。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"thestevenjohnstone-ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "<AI_CONSENSUS_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y ai-consensus-connector
設定が必要な環境変数
AI_CONSENSUS_API_KEYシークレットAI Consensus API key (create one at https://ai-consensus.ai/app/api-keys)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmai-consensus-connector0.12.2

ツール

5

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
promptstringはいAI Consensus にかける意思決定、質問、またはタスク。

詳細

AI Consensus — コーディングエージェント用コネクター

AI Consensus を開発モデルの常設機能にしましょう。コーディングエージェント(Claude Code、Cursor、Cline など、あらゆる MCP クライアント)から、重要な判断をすべて 3 つの最先端 AI(Claude、GPT、Gemini)に送り、それぞれが独立して回答した後、互いの回答を検証し合い、1 つの推奨案と最も有力な異論を返します。作業は引き続きエージェント内で進められ、パネルが進行に合わせてレビューします。

これは、ときどき使うツールではありません。一度有効にすれば、重要なことはすべて、リリース前に 3 つの独立したモデルによる議論を経るレビュー層です。(率直な費用の目安:1 回の実行には数分かかり、自分の API キーを持ち込むプランでは、プロバイダーのトークン料金としておよそ $0.40~$1 がかかります。)

セットアップ — Claude Code(約 2 分)

  1. API キーを取得します:https://ai-consensus.ai にサインイン → Developer API → キーを作成します(コピーしてください。表示されるのは一度だけです)。

  2. コネクターを追加します:

    claude mcp add ai-consensus --scope user \
      --env AI_CONSENSUS_API_KEY=aic_live_your_key_here \
      -- npx -y ai-consensus-connector
    

    (セルフホストする場合は、--env AI_CONSENSUS_API_URL=https://your-instance を追加します。)

  3. 接続を確認します(無料 — 実行は開始されません):

    「check_ai_consensus_connection ツールを使ってください。」

  4. 常設ルールにします — プロジェクトの CLAUDE.md に追加します:

    STANDING RULE: This project develops with AI Consensus as its review layer.
    Route every decision of consequence — architecture, design, implementation
    approach, tricky bugs, anything whose cost of being wrong is real — through
    consult_ai_consensus as a matter of course, and weigh its recommendation and
    strongest dissent before acting. Purely mechanical edits (formatting, typos,
    exact instructed changes) don't need a run. When in doubt, consult.
    

    すべての判断を送ることを希望するチームは、代わりに厳格版を使用できます:

    STRICT MODE: Consult consult_ai_consensus before every non-trivial change of
    any kind, and weigh the dissent before acting.
    

セットアップ — Cursor/Cline/その他の MCP クライアント

コマンド npx -y ai-consensus-connector と環境変数 AI_CONSENSUS_API_KEY を指定して、stdio MCP サーバーを追加します。Cursor の場合は、mcp.json に以下を記述します:

{
  "mcpServers": {
    "ai-consensus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-consensus-connector"],
      "env": { "AI_CONSENSUS_API_KEY": "aic_live_your_key_here" }
    }
  }
}

次に、プロジェクトのエージェントルールファイル(.cursorrules、.clinerules など)に常設ルールを記述します。

ツール

  • consult_ai_consensus — 判断やタスクをパネルに送り、結果を待ちます(数分かかります)。
  • start_ai_consensus / get_ai_consensus_result — 実行を開始して後で結果を取得します。
  • check_ai_consensus_connection — 無料のセットアップ確認(接続性、キーの受理、プロバイダーキーの有無)。
  • cancel_ai_consensus_run — 実行を停止します。

キーはアカウントの認証に使用され、プランに応じた料金が発生します(自分のキーを使う場合は無制限、またはプリペイドクレジット)。キーは秘密にしてください。また、上記の --env 形式を貼り付けると、キーがシェルの履歴に保存されることに注意してください。気になる場合は、クライアントの設定ファイルを使用してください。

オープンソース、ホステッドサービス

このコネクターはMIT ライセンスに基づくオープンソースです。有料のホステッド AI Consensus サービス用の薄いクライアントです。AI Consensus API キーはご自身で用意してください。審議エンジン自体は当社のサーバーで稼働しており、このリポジトリには含まれていません。MIT ライセンスの対象はこのコネクターのコードのみであり、AI Consensus の名称やブランドの使用権は付与されません。

**サポート範囲:**コネクターのバグやセットアップの問題 → GitHub の issue; アカウント、API キー、請求に関するお問い合わせ → [email protected]。

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。