Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Amicus

von BourbonDogVersion 4.14.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.BourbonDog/amicus

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Multi-model LLM Council and parallel AI window for Claude Code. Fork any model, fold results back.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: OPENROUTER_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: OPENROUTER_API_KEY, AMICUS_SKIP_POSTINSTALL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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 mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • OPENROUTER_API_KEY geheim env
    OpenRouter API key (recommended multi-model route). Optional when a provider key is configured via 'amicus setup' (~/.config/amicus/.env) or OpenCode auth.json.
  • AMICUS_SKIP_POSTINSTALL env
    Set to 1 when a plugin/client manages registration itself (skips npm postinstall side effects).

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto BourbonDog bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7243 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 62 % der anderen 7243 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7243 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Amicus sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: OPENROUTER_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (4.14.3) kam vor 23 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

Amicus

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.


Table of Contents

  • What is Amicus
  • The Council
  • Ways to run the council
  • Quick start
  • 1. Install
  • 2. Configure — don't skip this
  • 3. Your first council
  • 4. Your first sidecar
  • Requirements & Dependencies
  • The parallel window
  • Commands
  • Models
  • MCP integration
  • Configuration
  • JSON output
  • Windows
  • Troubleshooting
  • Documentation
  • Contributing
  • Built on OpenCode
  • Attribution & License

What is Amicus

One install delivers six things that work together:

  • The `second-opinion` LLM Council skill. Structured multi-model review: independent reviews → anonymized peer cross-review → a non-Claude chair verdict → tiered accept/deny decisions. This is the hero.
  • The `sidecar` chat skill. Ad-hoc fork/work/fold — spin up one other model in a real window (or headless), work alongside it, fold the summary back.
  • The `amicus` CLI (with an `am` alias) and an MCP server. The engine underneath both skills: launches sessions, shares context, runs parallel waves, and exposes the same surface to Claude as MCP tools.
  • A self-updating model catalog. Aliases and validation resolve against a live catalog fetched from provider APIs (cached locally), so model names stay current without a hard-coded table.
  • Observability. 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.
  • Council Workspace. 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.


The Council

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:

  1. Independent reviews. Each council model reviews the artifact on its own (one parallel wave), producing a structured findings list — claim, severity (blocker | major | minor | nit), location, rationale.
  2. Anonymized cross-review. Claude relabels every review (Review A, B, C…) and sends the identical bundle to every model. Each model ranks the reviews and adjudicates every finding (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.
  3. Chair verdict. A designated non-Claude chair receives the de-anonymized picture — all reviews, rankings, and adjudications — and synthesizes an independent verdict. Claude presents it verbatim; Claude does not synthesize.
  4. Tiered decisions. Confirmed findings get one bulk accept/deny; Contested and Singleton findings are decided one at a time (accept / deny / modify).
  5. Outputs applied. Accepted findings are written into a reviewed copy of the source; the full run is captured in the run folder.
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

  • run folder"]

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.
  • For an editable source, the accepted edits land in -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.

  • Critic seat — one reviewer swaps to a four-pass adversarial brief (adversarial pass, edge-case hunt, consistency check, executability test). Its findings enter the same anonymized bundle as everyone else's, so the bench disciplines the critic: manufactured negativity lands Disputed and dies in the tally.
  • Expert lenses — each reviewer takes a distinct expert perspective; you pick the panel domain (business, technical, customer, financial, or custom). Lens runs never feed the reliability ledger, and the report discloses the weakened cross-review anonymity.
  • Debate mode — after cross-review, every Contested or Disputed finding goes back to its raiser to defend, amend, or withdraw, and the disputing judges re-vote. Exactly one rebuttal round, then the final tally.
  • Claude in the council — Claude adds its own fresh review to the bundle so the bench ranks and adjudicates it. Claude is *judged* but never votes or chairs, so the verdict stays independent.

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).


Ways to run the council

The council is the hero — start with the everyday way, and reach for the more powerful ways when you need them:

  • Just ask, in Claude Code. Hand Claude a plan, diff, design, or manuscript and say *"council review this."* The 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 start
  • Headless, in CI, with no Claude runtime. amicus 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)
  • With a debate round. Add --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 Council
  • On free, local, private models — at $0. Point the council (and sidecars) at an OpenAI-compatible server already running on your machine — Ollama, LM Studio, or vLLM — with amicus provider add. No API key, no per-token bill, nothing leaves your machine, and it works

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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