Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Standing review layer for coding agents: Claude, GPT and Gemini debate, return consensus + dissent.
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。
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。
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。
AI_CONSENSUS_API_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
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": {
"ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ai-consensus --env AI_CONSENSUS_API_KEY=your-value -- npx -y ai-consensus-connector動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"ai-consensus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_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。
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。
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。
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。
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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント TheStevenJohnstone で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
入力が必要なもの:AI_CONSENSUS_API_KEY
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.12.2)がレジストリに届いたのは4 か月前です。
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。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Aiterm MCP
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
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.
Persistent terminals and one launcher for Claude, Codex, Grok, Cursor, and Antigravity harnesses.
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。
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.