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
- 013モデルによる個別レビュー
- 02モデル回答間の相互検証
- 03推奨案と最も有力な異論
- 04実行の開始と後からの結果取得
- 05接続確認と実行のキャンセル
活用シーン
- 01アーキテクチャや設計判断のレビュー
- 02難しいバグへの対応案の比較
- 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。
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 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | 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)
-
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)。
-
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。) -
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。」
-
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
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。