Skip to main content

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:

  • 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-0.1.1.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-0.1.1-py3-none-any.whl (7.6 kB view details)

Uploaded Python 3

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

Hashes for model_council_mcp_server-0.1.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 9ee31be1e5a0ea47af2a17991573c8bd43d8426da6b4247dcf75d6a63bc636c7
MD5 133862d46b4b8c10cc354bd402e34aa9
BLAKE2b-256 1b510d758c37da67da825821b79d31174bf37aef2db4a850edcd9c42aa22d119

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file model_council_mcp_server-0.1.1-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for model_council_mcp_server-0.1.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 36008002bd0826a5a08b7df4be745d18d2211724d1c1b06c0c31dc6aae5c0612
MD5 c35ae36e2cd189a44a69537d903ce4e5
BLAKE2b-256 9f2fba727661fbe80bd6870ebad418c367428251fad5c46192b127a44a4038b9

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