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MCP Server · 开发工具

Multi Agent Council

一个通过实时可视化仪表板协调多个大型语言模型(GPT、Gemini、Claude)进行AI辩论的MCP服务,适用于代码审查和决策支持场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 12
代码审查PythonClaude

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作者 / 组织
gabrielcnb
提供方
gabrielcnb

工具数量

12

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资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Multi Agent Council 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 12 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 12 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

多代理委员会

一个MCP(模型上下文协议)服务器,通过实时可视化仪表板协调多个LLM(GPT、Gemini、Claude)之间的AI辩论。内置为插件 克劳德代码,充当“顾问委员会”,在编写代码之前对决策进行辩论。

它的作用

该工具不依赖于单个人工智能的意见,而是通过Perplexity Pro同时通过多个模型路由问题,收集他们的回答,并促进他们之间的结构化P2P辩论。克劳德充当协调者——它召集理事会,阅读辩论,并做出最终决定。

核心功能

  • P2P辩论 --GPT和Gemini并行响应(第1轮),然后对彼此的论点做出反应(第2+轮)。克劳德综合了一个判决。
  • 代码审查 --这两个模型同时审查代码,标记错误/安全/风格问题。如果严重性评估出现分歧,第二轮将自动迫使他们和解。
  • 持久性内存 --SQLite支持的内存,具有FTS5全文搜索功能。当相关话题再次出现时,会自动回忆起过去的辩论和决定。
  • 实时仪表盘 --一个基于浏览器的会议室(SSE供电)显示思维指标、反应、投票和判决。支持多个房间进行并行会话。
  • 会话隔离 --每个Claude Code窗口都有自己的房间(从项目目录+PID派生),因此多个项目可以同时运行委员会。
  • 维护模式 --锁定机制可防止在编辑委员会文件时并发会话发生冲突。

建筑

Claude Code (CLI)
    |
    | stdio (MCP protocol)
    v
server.py (MCP Server - FastMCP)
    |
    |--- perplexity.py (Playwright browser → Perplexity Pro SSE API)
    |--- memory.py (SQLite + FTS5 for debate history)
    |--- room_server.py (FastAPI + SSE → real-time dashboard)
              |
              v
         static/room.html (browser dashboard)

它如何查询模型

关键技巧:它不是为每个模型支付API密钥,而是使用 剧作家 以维护登录到Perplexity Pro的持久Chromium会话。查询通过以下方式发送 fetch() 直接在浏览器上下文中,点击Perplexity的内部SSE端点。这就可以访问GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 4.6、Nemotron和Sonar——所有这些都可以通过一个Perplexity Pro订阅来实现。

跨进程文件锁可防止多个Claude Code窗口在同一浏览器实例上竞争。

可用的MCP工具

工具说明
convocar_conselho()打开会议室并启动服务器
ask_model(question, model)查询特定型号(双子座、gpt、声纳、nemotron、最佳)
debate(topic, rounds)具有自动判决的代理之间的P2P辩论
code_review(code, context, file_path)并行代码审查与严重性协调
vote(agent, decision, reason)注册批准/拒绝
broadcast_action(message)显示克劳德在仪表板上做什么
remember(decision, topic)将决策保存到持久内存中
recall_memory(topic)搜索过去的辩论和决定
get_report()获取完整的会话记录
finish_task(summary)关闭会话
set_maintenance(on)锁定/解锁文件编辑
list_models()显示可用型号

设置

需求

  • Python 3.11+
  • Perplexity Pro订阅(适用于多型号访问)
  • 克劳德代码CLI

安装

# Clone
git clone https://github.com/gabrielcnb/multi-agent-council.git
cd multi-agent-council

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install Playwright Chromium
playwright install chromium

或者跑 setup.bat 在Windows上。

配置Claude代码

添加到您的 ~/.claude/.mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "multi-agent": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/multi-agent-council/server.py"]
    }
  }
}

首次运行

  1. 重新启动Claude Code以加载MCP服务器
  2. 请克劳德 convocar_conselho() --浏览器窗口将打开
  3. 在该浏览器窗口中登录Perplexity Pro
  4. 关闭浏览器--会话配置文件保存在 ./profile/
  5. 未来的查询将自动重用已保存的会话

仪表盘

会议室是一个实时SSE仪表板,位于 http://127.0.0.1:8765。它显示:

  • 左侧面板:克劳德的行为(它在做什么)
  • 中心:代理人的回应、辩论和判决
  • 右侧面板:投票日志(批准/拒绝)
  • 底部钢筋:会话信息和房间ID

房间在2小时不活动后会自动清理。

记忆是如何工作的

该委员会通过FTS5全文搜索通过SQLite记住过去的辩论:

  • 会话:主题、文字记录、裁决、共识标志
  • 决策:已批准的带有归因的选项
  • 汽车召回:当一场新的辩论开始时,相关的过去会议会被注入到代理提示中

这意味着随着时间的推移,理事会会变得更聪明——过去的决定为未来的辩论提供了信息。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

12

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI辩论Python本地部署多模型协调代码审查决策支持实时仪表板

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 12 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Multi Agent Council 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Multi Agent Council 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Multi Agent Council 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Multi Agent Council 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Multi Agent Council 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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