Skip to main content

MCP server that returns Grok, Gemini, and DeepSeek outputs for Claude to summarize

Project description

Model Council MCP Server

MCP сервер, который один раз прогоняет одну и ту же задачу через 3 модели.

Есть 2 режима:

  • china
  • usa

Claude потом читает 3 коротких ответа и сам делает итоговую выжимку.

Это полезно там, где:

  • задача неоднозначная
  • есть риск самоуверенного ответа
  • важны слабые места, возражения и trade-offs
  • нужен не просто один ответ, а 3 разные перспективы

Это лишнее там, где:

  • нужен простой факт
  • нужен дешёвый быстрый ответ
  • задача решается одной нормальной моделью

Пресеты

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

Что умеет

  • tri_model_scan — 3 модели отвечают на одну задачу
  • tri_model_compare — сравнение нескольких вариантов
  • tri_model_red_team — атака на идею, план или оффер
  • council_model_guide — краткая памятка по сильным и слабым сторонам моделей

Переменные окружения

POLZA_API_KEY=YOUR_POLZA_API_KEY
POLZA_BASE_URL=https://polza.ai/api/v1
COUNCIL_CHINA_MOONSHOT_MODEL=moonshotai/kimi-k2.5
COUNCIL_CHINA_QWEN_MODEL=qwen/qwen3.6-plus
COUNCIL_CHINA_DEEPSEEK_MODEL=deepseek/deepseek-v3.2
COUNCIL_USA_GEMINI_MODEL=google/gemini-3.1-flash-lite-preview
COUNCIL_USA_GROK_MODEL=x-ai/grok-4.1-fast
COUNCIL_USA_OPENAI_MODEL=openai/gpt-5.4-nano
LOG_LEVEL=INFO

Локальный запуск

uv run python -m model_council_mcp_server.server

Что возвращает сервер

Сервер возвращает компактный JSON:

  • задача
  • контекст
  • 3 сырых коротких ответа моделей
  • источники по каждой модели

Claude уже сверху чистит это и делает короткую сводку для пользователя.

Как выбирать режим

china

  • если хочешь прогон по китайским моделям
  • если нужен более альтернативный угол зрения для контента

usa

  • если хочешь прогон по американским моделям
  • если нужен более привычный стек для зрителя

Принцип экономии контекста

Сервер заставляет модели отвечать коротко и по делу:

  • без длинных вступлений
  • без повторения исходной задачи
  • без лишней “воды”
  • с максимально коротким ответом
  • без вступлений
  • без повтора вопроса

Если задача простая, этот сервер лучше не использовать.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

model_council_mcp_server-0.1.0.tar.gz (77.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

model_council_mcp_server-0.1.0-py3-none-any.whl (7.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file model_council_mcp_server-0.1.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: model_council_mcp_server-0.1.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 77.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.15

File hashes

Hashes for model_council_mcp_server-0.1.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 81248d0f024acf1962edbd8b83f5cd7f8fb6e742084cfb64c34fd49f1d93bc95
MD5 293532014a699b2b350effd69d3eace9
BLAKE2b-256 6d2b7b00ab5b63194c4e5aaa9e18c690d5037f2d96bc3fb2124107232ff08016

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file model_council_mcp_server-0.1.0-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for model_council_mcp_server-0.1.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 70938d7396f63963eea7a8358adf26dcc5bdaf191a268be4c7deb422c703d0d6
MD5 7cb4e1428bfae0eadaab72bec58e6ed6
BLAKE2b-256 aebc431e45c44b966c7b05a4ac744c6608ee4d2c89e8491e6168dbfbd8413f89

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page