model-council-mcp 今日发布

model-council-mcp 是一款让 AI 助手同时咨询多个大语言模型的 MCP 服务器工具。不同于单一模型调用，它引入「议会制」协作机制：助手担任主席，将同一问题并行提交给多个 LLM 成员，收集各方答案后再进行交叉评审，最终综合出更全面、更可靠的结论。nn核心机制上，支持 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容两种端点类型，可同时接入托管 API、自建网关、本地模型或混合部署。内置工具包括：ask 单点提问、ask_all 全员并行咨询（含 rounds 多轮讨论和 steelman 反方论证模式）、revise 追加一轮评审、revision_prompt 生成续轮主席提示词、list_council 查看成员列表及配置、probe_models 探测服务商实际暴露的模型 ID。nn多轮交叉评审是最大亮点。rounds=2 时，第一轮并行提问，第二轮将第一轮所有答案反馈给各成员继续辩论，形成真正的多方讨论而非简单重复。steelman 参数会安排一个常驻反方，在每一轮都提出反对意见，确保最终结论经得起质疑。nn材料传递机制支持本地文件路径（txt/md/png/jpeg/gif/webp），自动将文档或截图内容分发给所有成员，并使用缓存优化只计费一次。特别针对图像场景优化：视觉模型可见图片时，非视觉模型自动跳过，避免模型因未收到图片而捏造答案。nn适用场景包括：复杂技术决策需要多方意见（如架构选型、代码审查）、创意任务需要多角度评估（文案风格、设计方案）、调研报告需要综合不同信息源，以及需要向非技术团队解释多方观点的决策透明化场景。