🧠 BigBrain
MCP服务器，允许Claude Code与Codex（OpenAI）和Gemini（Google）CLIs通信。克劳德继续负责——其他模型提供了第二种意见。不需要API密钥；两个CLI都使用自己的缓存OAuth。
🍹 起源故事
*这个项目诞生于周六晚上的一次以香料朗姆酒为燃料的健身活动。*
在这样一个晚上，你会看到你的API账单💸, 看看你的杯子🥃, 并思考： *“一定有更好的办法。”*
事实证明，Codex和Gemini都有可以免费访问OAuth的CLI。因此，BigBrain并没有像一个负责任的成年人那样按代币付费，而是像一个天才吝啬鬼一样向CLIs掏钱。没有API密钥。周一早上没有账单惊喜。当你啜饮饮料时，只有三个AI模型在stdio问题上相互争论。 🍹
它有效吗？ 对。 它优雅吗？ *可辩论。* 它省钱了吗？ 当然。 💰 你未来的自我会感谢你过去的自我吗？ *也有争议。* 😅
*负责任地享受* *（朗姆酒和密码）。* 🥂
🏗️ 建筑
You 🫵
└─> Claude Code (chairman — decides, writes memory, synthesizes)
└─> BigBrain MCP Server (Python, FastMCP, stdio)
├─> Codex CLI (async subprocess)
└─> Gemini CLI (async subprocess)🔗 共享上下文：发送到Codex/Gemini的每个提示都会自动添加当前项目的 CLAUDE.md 和 MEMORY.md克劳德是这些文件的唯一作者；其他型号只阅读它们。
📍 动态项目检测：所有工具都接受可选 project_path 参数。回落到 BIGBRAIN_PROJECT_PATH env-var，然后是cwd。适用于任何Claude Code项目。
🛠️ 工具
| 工具 | 它做什么 |
|---|---|
ask_codex | 向食品法典委员会提出一个问题🤖 |
ask_gemini | 问双子座一个问题💎 |
ask_both_models | 同时提问，得到两个答案⚡ |
request_consensus | 两者都独立回答，然后一个综合了协议/分歧🤝 |
request_debate | 多轮辩论——每个模型都看到对方之前的答案（1-5轮）🥊 |
request_council | 三阶段委员会，匿名同行评审 *（见下文）* 👑 |
👑 理事会——三阶段进程
最彻底的工具。这三种模式平等参与。基于 Karpathy的llm委员会:
Stage 1: Individual 🗣️ Stage 2: Peer Review 🔍 Stage 3: Chairman 🏛️
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Claude │──> Answer A │ Codex │──> Reviews & │ Claude │──> Final
│ Codex │──> Answer B │ Gemini │ ranks all │ │ answer
│ Gemini │──> Answer C │ Claude │ (anonymized) │ │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
(all three) (all three) (chairman)- 🗣️ 个体 --克劳德首先形成自己的意见，然后科和双子座并行独立回答。收集到的三个答案。
- 🔍 同行评审 --所有答案均以A/B/C模式匿名。Codex和Gemini分别对其进行审查和排名。克劳德也收到了同样的匿名提示，并进行了自己的评论。 *没有模型知道哪个答案是谁的* 🕵️
- 🏛️ 主席 --克劳德将所有三个单独的答案+所有三个同行评审综合到最终答案中。
🚀 快速开始
1.先决条件
安装Codex和Gemini CLIs，然后进行一次身份验证：
npm install -g @openai/codex @google/gemini-cli
codex # follow OAuth prompts 🔐
gemini # follow OAuth prompts 🔐2.安装并注册 *（每个命令一个）*
pip install git+https://github.com/Leonard013/BigBrain.git
claude mcp add bigbrain -- bigbrain3.完成🎉
重新启动Claude Code，运行 /mcp — bigbrain 应显示为已连接。 ✅
就是这样。开始让克劳德使用 ask_codex, ask_gemini, request_council等等。
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⚙️ Advanced Configuration
自定义Python环境
如果你想要一个专用的env（conda、venv等）：
conda create -n bigbrain python=3.12 -y
conda activate bigbrain
pip install git+https://github.com/Leonard013/BigBrain.git然后使用完整路径注册 bigbrain 二元的：
claude mcp add bigbrain -- /path/to/envs/bigbrain/bin/bigbrain覆盖模型
export BIGBRAIN_CODEX_MODEL="gpt-5.4"
export BIGBRAIN_GEMINI_MODEL="gemini-3.1-pro-preview"开发人员安装（从源代码）
git clone https://github.com/Leonard013/BigBrain.git
cd BigBrain
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v