プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Amicus

作者:BourbonDogバージョン 4.14.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.BourbonDog/amicus

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: OPENROUTER_API_KEY, AMICUS_SKIP_POSTINSTALL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "amicus": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "amicus",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
        "AMICUS_SKIP_POSTINSTALL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add amicus --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env AMICUS_SKIP_POSTINSTALL=your-value -- npx -y amicus mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "amicus": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "amicus",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
        "AMICUS_SKIP_POSTINSTALL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "amicus": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "amicus",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
        "AMICUS_SKIP_POSTINSTALL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • OPENROUTER_API_KEY 秘密 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).

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント BourbonDog で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7246件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7246件のうち62%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7246件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Amicusは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(4.14.3)がレジストリに届いたのは23 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

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