ivanantigravity-lgtm avatar

Model Council Mcp Server

ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server

This server runs your prompt through three AI models in parallel via the Polza.ai API and returns their responses to Claude for synthesis. You get two presets: "china" (Moonshot Kimi, Qwen, DeepSeek) or "usa" (Gemini, Grok, OpenAI). It exposes four tools: tri_model_scan for basic consensus checks, tri_model_compare for evaluating options, tri_model_red_team for attacking ideas, and council_model_guide for understanding model strengths. Reach for this when a decision is ambiguous or you want multiple perspectives before committing, not for straightforward lookups or tasks a single model handles fine. Requires a Polza.ai API key and uses uvx for zero-config installation.

GitHub stars
1
tools
4
transport
STDIO
last updated
Apr 22, 2026

Tools

4 tools

Public tool metadata for what this MCP can expose to an agent.

tri_model_scan3 модели отвечают на одну задачу

3 модели отвечают на одну задачу

No parameter schema in public metadata yet.

tri_model_compareсравнение нескольких вариантов

сравнение нескольких вариантов

No parameter schema in public metadata yet.

tri_model_red_teamатака на идею, план или оффер

атака на идею, план или оффер

No parameter schema in public metadata yet.

council_model_guideкраткая памятка по сильным и слабым сторонам моделей

краткая памятка по сильным и слабым сторонам моделей

No parameter schema in public metadata yet.

Sponsors

Readme

Model Council MCP Server

mcp-name: io.github.ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server

MCP сервер, который прогоняет одну и ту же задачу через 3 модели параллельно и возвращает Claude их короткие ответы. Claude сам сверху делает итоговую выжимку.

Два пресета:

  • china — Moonshot Kimi, Qwen, DeepSeek
  • usa — Gemini, Grok, OpenAI

Когда вызывать

Полезно, когда:

  • задача неоднозначная
  • есть риск самоуверенного ответа одной модели
  • важны слабые места, возражения, trade-offs
  • нужно 3 разные перспективы, а не один ответ

Не надо вызывать для:

  • простого факта
  • быстрой суммаризации
  • задачи, которую решит одна нормальная модель

Что нужно для установки

Поставить uv:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Установка за 2 минуты (через PyPI + uvx)

Claude Code / VS Code

Создай .mcp.json в корне проекта:


View the full README on GitHub

Details

Repository
github.com/ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server
Category
AI & LLM Tools
Package
model-council-mcp-server
Transport
STDIO
Registry
MCP registry, active

More from ivanantigravity-lgtm

Related AI & LLM Tools MCP servers

View all
1jayvee6 avatarApple Mail MCPjayvee6/apple-mail-mcpLLM access to Apple Mail and iCloud via AppleScript. Read, search, compose, reply, flag and delete.1stars
2joesaby avatarDoctree Mcpjoesaby/doctree-mcpBM25 search + tree navigation over markdown docs for AI agents. No embeddings, no LLM calls.1stars
3kioie avatarmemexkioie/memexLocal MCP memory for coding agents. SQLite on your machine — preferences persist across chats.1stars
4makeamouse avatarfish-bridge — Session Knowledge Graphmakeamouse/fish-bridge-mcpCompresses AI chat sessions into a typed knowledge graph. Local/offline via Ollama.1stars
5marerem avatarLongmemmarerem/longmemPersistent cross-project memory for Cursor and Claude Code using local semantic search.1stars
6metrxbots avatarMcp Servermetrxbots/mcp-serverTrack AI agent costs, detect waste, optimize models, and prove ROI. 23 MCP tools across 10 domains.0stars