{
  "markdown": "# Model Council MCP Server\n\n`mcp-name: io.github.ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server`\n\nMCP сервер, который прогоняет одну и ту же задачу через **3 модели параллельно** и возвращает Claude их короткие ответы. Claude сам сверху делает итоговую выжимку.\n\nДва пресета:\n\n- `china` — Moonshot Kimi, Qwen, DeepSeek\n- `usa` — Gemini, Grok, OpenAI\n\n## Когда вызывать\n\nПолезно, когда:\n\n- задача неоднозначная\n- есть риск самоуверенного ответа одной модели\n- важны слабые места, возражения, trade-offs\n- нужно 3 разные перспективы, а не один ответ\n\nНе надо вызывать для:\n\n- простого факта\n- быстрой суммаризации\n- задачи, которую решит одна нормальная модель\n\n## Что нужно для установки\n\n- `Claude Desktop` или `Claude Code`\n- [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/)\n- Python 3.11+\n- `POLZA_AI_API_KEY` — ключ берётся на [polza.ai/dashboard/api-keys](https://polza.ai/dashboard/api-keys)\n\nПоставить `uv`:\n\n```bash\ncurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh\n```\n\n## Установка за 2 минуты (через PyPI + uvx)\n\n### Claude Code / VS Code\n\nСоздай `.mcp.json` в корне проекта:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"model-council\": {\n      \"command\": \"uvx\",\n      \"args\": [\"model-council-mcp-server@latest\"],\n      \"env\": {\n        \"POLZA_AI_API_KEY\": \"your-polza-api-key-here\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nПерезапусти Claude Code.\n\n### Claude Desktop (macOS)\n\nФайл `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"model-council\": {\n      \"command\": \"uvx\",\n      \"args\": [\"model-council-mcp-server@latest\"],\n      \"env\": {\n        \"POLZA_AI_API_KEY\": \"your-polza-api-key-here\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n### Claude Desktop (Windows)\n\nФайл: `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json`. Содержимое идентичное.\n\n## Как проверить, что работает\n\nПосле перезапуска Claude попроси:\n\n> Прогони через model council (usa) задачу: стоит ли мне добавить подписку в мой продукт?\n\nClaude должен вызвать tool `tri_model_scan` и вернуть 3 коротких ответа.\n\n## Tools\n\n- `tri_model_scan` — 3 модели отвечают на одну задачу\n- `tri_model_compare` — сравнение нескольких вариантов\n- `tri_model_red_team` — атака на идею, план или оффер\n- `council_model_guide` — краткая памятка по сильным и слабым сторонам моделей\n\nУ каждого tool есть параметр `preset` (`china` или `usa`).\n\n## Пресеты\n\n### `china`\n\n- `moonshotai/kimi-k2.5`\n- `qwen/qwen3.6-plus`\n- `deepseek/deepseek-v3.2`\n\n### `usa`\n\n- `google/gemini-3.1-flash-lite-preview`\n- `x-ai/grok-4.1-fast`\n- `openai/gpt-5.4-nano`\n\nПроверить актуальность ID моделей можно через `GET https://polza.ai/api/v1/models/catalog`. Если какая-то модель у Polza переименована — подставь свой ID через переменные окружения ниже.\n\n## Переменные окружения\n\n| Переменная | Обязательная | По умолчанию |\n| --- | --- | --- |\n| `POLZA_AI_API_KEY` | да | — |\n| `POLZA_BASE_URL` | нет | `https://polza.ai/api/v1` |\n| `COUNCIL_CHINA_MOONSHOT_MODEL` | нет | `moonshotai/kimi-k2.5` |\n| `COUNCIL_CHINA_QWEN_MODEL` | нет | `qwen/qwen3.6-plus` |\n| `COUNCIL_CHINA_DEEPSEEK_MODEL` | нет | `deepseek/deepseek-v3.2` |\n| `COUNCIL_USA_GEMINI_MODEL` | нет | `google/gemini-3.1-flash-lite-preview` |\n| `COUNCIL_USA_GROK_MODEL` | нет | `x-ai/grok-4.1-fast` |\n| `COUNCIL_USA_OPENAI_MODEL` | нет | `openai/gpt-5.4-nano` |\n| `LOG_LEVEL` | нет | `INFO` |\n\n## Что возвращает сервер\n\nКомпактный JSON:\n\n- задача\n- контекст\n- 3 сырых коротких ответа от моделей\n- источники по каждой модели\n\nСервер заставляет модели отвечать коротко, без воды и без повтора вопроса — чтобы не раздувать контекст Claude.\n\n## Локальная разработка\n\n```bash\ngit clone https://github.com/ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server.git\ncd model-council-mcp-server\nuv sync\nPOLZA_AI_API_KEY=your_key uv run python -m model_council_mcp_server.server\n```\n\n## Лицензия\n\nMIT.\n",
  "bytes": 3767,
  "sha": "fd23e42664cb3327fd051a2256200bd8f52494a1d6b40fce981e17905bf1ce6d",
  "repo_slug": "ivanantigravity-lgtm/model-council-mcp-server",
  "fonte": "repo",
  "truncated": false,
  "api": "https://agentalog.com/api/listings/mcp_io_github_ivanantigravity_lgtm_model_cou_d6808860/readme"
}