Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Multi-model LLM Council and parallel AI window for Claude Code. Fork any model, fold results back.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
OPENROUTER_API_KEY, AMICUS_SKIP_POSTINSTALLAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"amicus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"amicus",
"mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"AMICUS_SKIP_POSTINSTALL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add amicus --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env AMICUS_SKIP_POSTINSTALL=your-value -- npx -y amicus mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"amicus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"amicus",
"mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"AMICUS_SKIP_POSTINSTALL": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"amicus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"amicus",
"mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"AMICUS_SKIP_POSTINSTALL": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
AMICUS_SKIP_POSTINSTALL envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto BourbonDog bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: OPENROUTER_API_KEY
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (4.14.3) kam vor 23 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
A multi-model LLM Council for Claude — with a parallel AI window underneath.
Hand Claude a plan, a design, a diff, an architecture decision, a manuscript — anything — and say *council review this*: Amicus routes it through several models from different families, has them anonymously cross-review each other, and a non-Claude chair synthesizes a verdict you turn into accept/deny edits. Or skip the ceremony and fork a single conversation to Gemini, GPT, DeepSeek, or any other model — it works in parallel with full context, and you fold the result back when you're ready. Claude orchestrates throughout; you stay in your editor.
The same council — more ways to run it: take it headless in CI with no Claude runtime, sharpen it with a debate round, or run it on free local models (Ollama, LM Studio, vLLM) at $0 — private and offline.
[Quick start ↓](#quick-start) · Commands · Documentation · Troubleshooting
Supported clients: Claude Code CLI, Claude Desktop, and Claude Cowork are fully tested and supported. Claude Code web is experimental.
One install delivers six things that work together:
amicus watch renders any live or finished run (fan-out or council) from any terminal; --follow streams milestones as they happen; --on-complete fires a hook when a run lands; --retry-failed plus opt-in cheaper-model fallbacks recover dead legs without relaunching the whole wave; amicus spend answers "what did this cost, and where" with per-run attribution.amicus watch --ui: a window that shows a council *thinking* — live seats, the anonymized judge packet, the adjudication matrix, dissent drill-in, chair verdict, and cost-by-seat — for both live and historical runs. It also auto-opens on an MCP-invoked council run from Claude Code (local), so you no longer have to remember the flag (see docs/council.md).Claude is the orchestrator. The council and chat skills run *on top of* the engine; you talk to Claude, and Claude drives Amicus.
Trigger it by saying *"council review this"* to Claude, or, on the plugin channel, run `/amicus:council` directly.
Why multi-model. Any single model — including the one running your session — has consistent blind spots. Route the *same* material through models from *different* families and the disagreements surface: missed issues, overstated confidence, claims one model alone would have waved through. The council is the structured version of that idea.
The flow, in five beats:
blocker | major | minor | nit), location, rationale.agree | dispute | neutral) — *unknowingly judging its own*, so self-bias washes out. This yields a street-cred ranking and sorts findings into Disputed / Confirmed / Contested / Singleton tiers. Self-bias is washed out per seat: if you deliberately seat one model twice, each seat's vote on the *other* seat's finding is counted as the real peer vote it is, and the finding is flagged when its only corroboration came from its own twin.flowchart LR
A["Artifact"] --> B["Independent reviews"] B --> C["Anonymized cross-review"] C --> D["Chair verdict (non-Claude)"] D --> E["Tiered accept / deny"] E --> F["Reviewed copy
What a run produces (in output/ -council/):
review- .md × N — each model's independent review.crossreview-matrix.md — the adjudication grid plus the de-anonymized street-cred table.verdict.md — the chair's synthesis.report.md — synthesis + the full decision log + a per-call run-stats table.report.html — the deterministic renderer output (adjudication matrix, street-cred table, findings-by-tier, cost — no chair prose). This is the default artifact handed to the user. -reviewed. next to the original.Optional council elements (v2.2.0, all default off): four opt-in behaviors, offered once as a menu at launch — nothing turns on unless you name it, and the confirmation lists exactly what's on. Chair verdict scale *(standard since v2.2.0's follow-ups — no longer opt-in)*: the chair always closes with 3–5 hard questions and one parseable VERDICT: Ship it | Fix these first | Fundamental rethink line.
The critic and lens methodologies are adapted from the /critic and /debate agents in John Renaldi's product-kit (MIT); the briefing boilerplate lives in skills/second-opinion/SEAT-BRIEFS.md.
Cost is disclosed up front. Before any model launches, you see the run shape — including any enabled optional elements — for example:
This run uses 3 council models across 2 fanout waves + 1 chair call, with critic seat + debate mode ON (~7 base runs + up to 6 rebuttal calls).
Then the council waits for your confirmation.
The skill lives at [`skills/second-opinion/SKILL.md`](./skills/second-opinion/SKILL.md); the design spec behind it is [`skills/second-opinion/COUNCIL-DESIGN.md`](./skills/second-opinion/COUNCIL-DESIGN.md). For what amicus council tally|verdict|report|stats actually take as input and produce — field-by-field schemas, verdict.json's provenance, and a full worked example run against the real CLI — see [docs/council.md](./docs/council.md).
The council is the hero — start with the everyday way, and reach for the more powerful ways when you need them:
second-opinion skill runs the whole ritual above in your session, with no setup beyond your API keys. This is how most people use it. → Quick startamicus council run --prompt-file plan.md --council free runs that same pipeline in one command — reviews → cross-review → tally → chair verdict — writing verdict.json and report.html. It needs no Claude session, so it drops straight into CI. → Headless council (CI)--debate and every Contested or Disputed finding goes back to its raiser to defend, amend, or withdraw while the disputing judges re-vote — exactly one rebuttal round, then the final tally. → The Councilamicus provider add. No API key, no per-token bill, nothing leaves your machine, and it worksNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo