Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Standing review layer for coding agents: Claude, GPT and Gemini debate, return consensus + dissent.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
AI_CONSENSUS_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add ai-consensus --env AI_CONSENSUS_API_KEY=your-value -- npx -y ai-consensus-connectorCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"ai-consensus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub TheStevenJohnstone, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: AI_CONSENSUS_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.12.2) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Make AI Consensus a standing part of your development model. Your coding agent — Claude Code, Cursor, Cline, any MCP client — routes every decision of consequence through three frontier AIs (Claude, GPT, Gemini) that answer independently, then cross-examine each other, and return one recommendation plus the strongest dissent. You keep working inside your agent; the panel reviews as you go.
This is not a tool you reach for occasionally. It's a review layer you switch on once, and from then on everything that matters gets debated by three independent models before it ships. (Honest bill: a run takes a few minutes and, on the bring-your-own-keys plan, costs roughly $0.40–$1 of your own provider tokens.)
claude mcp add ai-consensus --scope user \
--env AI_CONSENSUS_API_KEY=aic_live_your_key_here \ -- npx -y ai-consensus-connector
(Self-hosting? add --env AI_CONSENSUS_API_URL=https://your-instance.)
"Use the check_ai_consensus_connection tool."
CLAUDE.md: STANDING RULE: This project develops with AI Consensus as its review layer.
Route every decision of consequence — architecture, design, implementation approach, tricky bugs, anything whose cost of being wrong is real — through consult_ai_consensus as a matter of course, and weigh its recommendation and strongest dissent before acting. Purely mechanical edits (formatting, typos, exact instructed changes) don't need a run. When in doubt, consult.
Teams that want *everything* routed can use the strict variant instead:
STRICT MODE: Consult consult_ai_consensus before every non-trivial change of
any kind, and weigh the dissent before acting.
Add a stdio MCP server with command npx -y ai-consensus-connector and the AI_CONSENSUS_API_KEY environment variable. For Cursor, in mcp.json:
{
"mcpServers": { "ai-consensus": { "command": "npx", "args": ["-y", "ai-consensus-connector"], "env": { "AI_CONSENSUS_API_KEY": "aic_live_your_key_here" } } } }
Then put the standing rule in your project's agent rules file (.cursorrules, .clinerules, etc.).
consult_ai_consensus — route a decision/task through the panel and wait for the result (a few minutes).start_ai_consensus / get_ai_consensus_result — fire-and-forget + collect later.check_ai_consensus_connection — zero-cost setup check (reachability, key accepted, provider keys present).cancel_ai_consensus_run — stop a run.Your key authenticates to your account and bills your plan (unlimited on your own keys, or prepaid credits). Keep it secret — and note that pasting the --env form above stores the key in your shell history; use your client's config file if that concerns you.
This connector is open source under the MIT license. It is a thin client for the paid, hosted AI Consensus service — you bring your own AI Consensus API key; the deliberation engine itself runs on our servers and is not part of this repository. The MIT license covers this connector's code only and grants no rights to the AI Consensus name or branding.
Support boundary: connector bugs and setup issues → GitHub issues; account, API-key or billing questions → support@ai-consensus.ai.