OpenClaw Consensus

Name: OpenClaw Consensus
Author: MICONNM

作者：MICONNMバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.MICONNM/openclaw-consensus-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

9-LLM consensus + disagreement scoring + cheapest-route picks to fight hallucinations.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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：RAPIDAPI_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： RAPIDAPI_KEY

「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

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "openclaw-consensus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openclaw-consensus-mcp"
      ],
      "env": {
        "RAPIDAPI_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add openclaw-consensus --env RAPIDAPI_KEY=your-value -- uvx openclaw-consensus-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": {
    "openclaw-consensus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openclaw-consensus-mcp"
      ],
      "env": {
        "RAPIDAPI_KEY": "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": {
    "openclaw-consensus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openclaw-consensus-mcp"
      ],
      "env": {
        "RAPIDAPI_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

RAPIDAPI_KEY 秘密必須 env
Your RapidAPI key from https://rapidapi.com/yanmiayn/api/openclaw-consensus

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7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 MICONNM 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7283件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7283件のうち11%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7283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

OpenClaw Consensus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：RAPIDAPI_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（0.1.1）がレジストリに届いたのは6 か月前です。

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Python (uv)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昨日更新

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★ 48,148MIT21 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。

OpenClaw Consensus MCP

Multi-model consensus inside MCP clients: compare answers, surface disagreement, and escalate only when needed.

OpenClaw Consensus MCP wraps the OpenClaw Consensus API as three Model Context Protocol tools. It is designed for workflows where a maintainer wants a second opinion before accepting a risky answer, review summary, or routing decision.

What it does

OpenClaw runs the same prompt across multiple models, then returns:

a consensus answer with confidence and model response metadata,
a disagreement heuristic derived from the deep consensus response, and
a cheapest route recommendation that tries smaller model sets before escalating.

This MCP server exposes those three capabilities as tools so Claude Desktop / Claude Code can call them mid-conversation.

Why consensus?

A single model can produce a confident but incorrect answer. Comparing multiple responses does not prove correctness, but disagreement is a useful signal that a maintainer should review the output more carefully.

Install

pip install openclaw-consensus-mcp

or

uv pip install openclaw-consensus-mcp

You also need a RapidAPI key for the OpenClaw Consensus API: https://rapidapi.com/yanmiayn/api/openclaw-consensus

Set it in your environment:

export RAPIDAPI_KEY="your-rapidapi-key"

Claude Desktop config

Add to ~/.claude/claude_desktop_config.json (macOS/Linux) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

"mcpServers": { "openclaw-consensus": { "command": "openclaw-consensus", "env": { "RAPIDAPI_KEY": "your-rapidapi-key" } } } }

For Claude Code:

claude mcp add openclaw-consensus -- openclaw-consensus

Tools

`consensus(prompt, mode="balanced")`

Get a 9-LLM consensus answer.

prompt *(string)* — the question.
mode *(string, default balanced)* — deep (9 models), balanced (5), or fast (3).

Returns

"consensus": "string", "confidence": 0.0, "models_responded": 5, "votes": [] }

The consensus tool returns the upstream API response as-is. Fields may expand as the endpoint evolves.

`disagreement_score(prompt)`

How much the deep consensus response disagrees on a prompt.

Returns

"disagreement": 0.0, "confidence": 1.0, "models_responded": 9, "votes": [] }

`cheapest_route(prompt, target_quality=0.85)`

Try fast, balanced, and deep modes in order until the confidence threshold is met.

Returns

"selected_mode": "balanced", "models_used": 5, "confidence": 0.9, "answer": "string" }

Local development

git clone https://github.com/MICONNM/openclaw-consensus-mcp

cd openclaw-consensus-mcp uv venv && source .venv/bin/activate uv pip install -e ".[dev]" pytest

Smoke-test the server with the official MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector openclaw-consensus

Publish

uv build

uv publish # to PyPI mcp-publisher publish # to the official MCP Registry

See CONTRIBUTING.md for the development workflow and docs/maintainer-workflow.md for triage, review, security, and release responsibilities.

Limitations

Consensus is a review aid, not a correctness guarantee.
Network-backed tools require a configured OpenClaw endpoint and may incur provider charges.
Do not send secrets, private source code, or personal data unless your endpoint policy explicitly allows it.

Security

Please report vulnerabilities privately using the process in SECURITY.md.

License

MIT — see LICENSE.

OpenClaw Consensus

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

OpenClaw Consensus MCP

What it does

Why consensus?

Install

or

Claude Desktop config

Tools

consensus(prompt, mode="balanced")

disagreement_score(prompt)

cheapest_route(prompt, target_quality=0.85)

Local development

Publish

Limitations

Security

License

`consensus(prompt, mode="balanced")`

`disagreement_score(prompt)`

`cheapest_route(prompt, target_quality=0.85)`