MCP server that returns Grok, Gemini, and DeepSeek outputs for Claude to summarize
Project description
Model Council MCP Server
mcp-name: io.github.ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server
MCP сервер, который один раз прогоняет одну и ту же задачу через 3 модели.
Есть 2 режима:
chinausa
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-k2.5qwen/qwen3.6-plusdeepseek/deepseek-v3.2
usa
google/gemini-3.1-flash-lite-previewx-ai/grok-4.1-fastopenai/gpt-5.4-nano
Что умеет
tri_model_scan— 3 модели отвечают на одну задачуtri_model_compare— сравнение нескольких вариантовtri_model_red_team— атака на идею, план или офферcouncil_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
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file model_council_mcp_server-0.1.1.tar.gz.
File metadata
- Download URL: model_council_mcp_server-0.1.1.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
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
9ee31be1e5a0ea47af2a17991573c8bd43d8426da6b4247dcf75d6a63bc636c7
|
|
| MD5 |
133862d46b4b8c10cc354bd402e34aa9
|
|
| BLAKE2b-256 |
1b510d758c37da67da825821b79d31174bf37aef2db4a850edcd9c42aa22d119
|
File details
Details for the file model_council_mcp_server-0.1.1-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: model_council_mcp_server-0.1.1-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 7.6 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.15
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
36008002bd0826a5a08b7df4be745d18d2211724d1c1b06c0c31dc6aae5c0612
|
|
| MD5 |
c35ae36e2cd189a44a69537d903ce4e5
|
|
| BLAKE2b-256 |
9f2fba727661fbe80bd6870ebad418c367428251fad5c46192b127a44a4038b9
|