Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Standing review layer for coding agents: Claude, GPT and Gemini debate, return consensus + dissent.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
AI_CONSENSUS_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add ai-consensus --env AI_CONSENSUS_API_KEY=your-value -- npx -y ai-consensus-connector실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"ai-consensus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"ai-consensus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-consensus-connector"
],
"env": {
"AI_CONSENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 TheStevenJohnstone 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: AI_CONSENSUS_API_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.12.2)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LexPact UK Contracts
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
Generate UK-law contracts: NDA, service, freelance, recruiter terms of business, IR35.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.