关于 Convergeqa
Convergeqa 提供两个 stdio MCP 服务,用于多模型文档审查:Critique 和 Iterate 审查,以及 Compare 尽职调查。它面向需要审查证据和记录分歧、同时由人员保留决策权的团队。
主要功能
- 01启动 Critique 和 Iterate 审查
- 02查看审查状态与数据包
- 03管理会话和模板
- 04提交委托的审查决策
- 05导出审查成果
- 06执行 Compare 尽职调查
适用场景
- 01使用 Critique 或 Iterate 审查文档
- 02跟踪审查任务并获取数据包
- 03提交审查决策
- 04执行尽职调查对比
MCP 相关
它提供独立的 stdio MCP 服务,分别用于审查工具和 Compare 尽职调查工具。服务通过环境变量读取 ConvergeQA API 密钥或服务账户密钥。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
convergeqa-mcp
ConvergeQA 是一个多模型文档审阅系统,提供公开验证回执。评审组会挑战思路、揭示分歧并记录审阅证据,最终由负责人决定接受、拒绝或修改哪些内容。
此软件包提供两个 stdio MCP 服务:
convergeqa-mcp reviews(或convergeqa-mcp-reviews):Critique and Iterate 审阅工具。convergeqa-mcp compare(或convergeqa-mcp-compare):Compare 尽职调查审阅工具。
两个服务都使用 ConvergeQA Agent 工具所用的同一套 CLI 客户端契约。审阅会消耗付费额度。服务会在运行时从环境变量读取 ConvergeQA Developer API 密钥或服务账户密钥,工具绝不会存储密钥。
链接
- API 密钥:https://convergeqa.net/developers
- 定价和额度:https://convergeqa.net/pricing
- Agent 概览:https://convergeqa.net/agents
- 信任:https://convergeqa.net/trust
- LLM 参考:https://convergeqa.net/llms.txt
安装
从 PyPI 安装:
uvx convergeqa-mcp reviews
uvx convergeqa-mcp compare
pipx run convergeqa-mcp reviews
pipx run convergeqa-mcp compare
或直接从 Git 安装:
uvx --from git+https://github.com/convergeqa/convergeqa-mcp.git convergeqa-mcp-reviews
uvx --from git+https://github.com/convergeqa/convergeqa-mcp.git convergeqa-mcp-compare
Claude Code
启动 MCP 客户端前,设置 CONVERGEQA_API_KEY 或 CONVERGEQA_SERVICE_ACCOUNT_KEY。默认密钥名称为大写环境变量。
claude mcp add convergeqa-reviews --env CONVERGEQA_API_KEY=$CONVERGEQA_API_KEY -- uvx convergeqa-mcp reviews
添加 Compare 作为第二个服务:
claude mcp add convergeqa-compare --env CONVERGEQA_API_KEY=$CONVERGEQA_API_KEY -- uvx convergeqa-mcp compare
Claude Desktop
claude_desktop_config.json 示例:
{
"mcpServers": {
"convergeqa-reviews": {
"command": "uvx",
"args": ["convergeqa-mcp", "reviews"],
"env": {
"CONVERGEQA_API_KEY": "${CONVERGEQA_API_KEY}"
}
},
"convergeqa-compare": {
"command": "uvx",
"args": ["convergeqa-mcp", "compare"],
"env": {
"CONVERGEQA_API_KEY": "${CONVERGEQA_API_KEY}"
}
}
}
}
如果 MCP 客户端不会展开环境变量占位符,请使用该客户端支持的方式在客户端环境中设置密钥。
其他 MCP 客户端
这些都是标准的 stdio JSON-RPC MCP 服务,因此任何支持 MCP 的客户端都可以运行它们:Codex CLI、OpenCode、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent 等。配置方式始终相同:启动命令,并在环境中传入 API 密钥。
Codex CLI(~/.codex/config.toml):
[mcp_servers.convergeqa-reviews]
command = "uvx"
args = ["convergeqa-mcp", "reviews"]
env = { "CONVERGEQA_API_KEY" = "<your key>" }
[mcp_servers.convergeqa-compare]
command = "uvx"
args = ["convergeqa-mcp", "compare"]
env = { "CONVERGEQA_API_KEY" = "<your key>" }
对于不支持 uvx 运行时的客户端,请通过 pipx install convergeqa-mcp 安装一次,然后让客户端调用已安装的 convergeqa-mcp-reviews 和 convergeqa-mcp-compare 命令。需要 Python 3.10 或更高版本;没有其他运行时依赖。
工具
convergeqa-mcp reviews(16 个工具):
convergeqa_critique_start:启动私有且经过身份验证的 Critique Agent 审查。convergeqa_critique_status:获取作用域限定为所有者的 Critique 任务状态。convergeqa_critique_packet:获取经过所有者身份验证的 Critique 数据包 JSON,并可选择将其写入指定路径。convergeqa_critique_session:获取经过所有者身份验证的 Critique 会话数据包。convergeqa_critique_sessions:列出经过所有者身份验证的 Critique 会话。convergeqa_critique_templates:列出已配置凭据可通过 API 访问的 ConvergeQA 模板。convergeqa_critique_decide:提交委派的 Critique 决策。convergeqa_critique_export:将经过所有者身份验证的 Critique 导出 ZIP 下载到调用方指定的路径。convergeqa_iterate_start:启动私有且经过身份验证的 Iterate Agent 审查。convergeqa_iterate_status:获取作用域限定为所有者的 Iterate 任务状态。convergeqa_iterate_packet:获取经过所有者身份验证的 Iterate 数据包 JSON,并可选择将其写入指定路径。convergeqa_iterate_session:获取经过所有者身份验证的 Iterate 会话数据包。convergeqa_iterate_sessions:列出经过所有者身份验证的 Iterate 会话。convergeqa_iterate_templates:列出已配置凭据可通过 API 访问的 ConvergeQA 模板。convergeqa_iterate_decide:提交委派的 Iterate 决策。convergeqa_iterate_export:将经过所有者身份验证的 Iterate 导出 ZIP 下载到调用方指定的路径。
convergeqa-mcp compare(5 个工具):
convergeqa_compare_submit:提交私有且经过身份验证的 Compare 尽职调查任务。convergeqa_compare_status:获取作用域限定为所有者的 Compare 尽职调查任务状态。convergeqa_compare_packet:获取经过所有者身份验证的数据包 JSON,并可选择将其写入调用方指定的路径。convergeqa_compare_bundle:将经过所有者身份验证的 Compare 尽职调查包下载到调用方指定的路径。convergeqa_compare_run:提交任务、轮询状态、获取数据包,并可选择下载数据包或包文件。
凭据
审查服务接受以下默认环境变量名称:
CONVERGEQA_API_KEYCONVERGEQA_SERVICE_ACCOUNT_KEY
工具参数可以覆盖环境变量名称,但不接受字面量凭据值。
协议
当前服务使用 stdio JSON-RPC,并报告 MCP 协议版本 2024-11-05,与现有 ConvergeQA MCP 服务的行为一致。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。