Quorum MCP

MCP法定人数

多AI共识系统MCP服务器-通过深思熟虑获得更好的答案

   

🎯 概述

Quorum MCP通过多轮审议协调多个人工智能提供商（Anthropic Claude、OpenAI、Google Gemini、Cohere、Mistral AI、Novita AI、Ollama），以产生基于共识的回应。通过结合不同的人工智能模型，您可以获得更平衡、全面和可靠的答案。

为什么法定人数？

• 🎭 不同的观点：每个AI都有独特的优势和偏见
• 🤝 建立共识：模型之间的一致性增强了信心
• 🔍 质量保证：交叉验证捕捉错误和幻觉
• 💡 更丰富的见解分歧揭示了微妙的观点

✨ 特性

多提供商支持（7家提供商！）

• 🤖 Anthropic Claude -深思熟虑、细致入微的推理

- 模型： claude-3-5-sonnet-20241022 （默认）， claude-3-opus, claude-3-haiku - 上下文：20万个代币|成本：3-15美元/1M输入

• 🧠 开放人工智能 -知识面广，推理能力强

- 模型： gpt-4o （默认）， gpt-4o-mini, gpt-4-turbo - 上下文：128K代币|成本：0.15-30美元/1M输入

• ✨ 谷歌双子座 -快速、经济高效、环境广阔

- 模型： gemini-2.5-flash （默认）， gemini-2.5-pro, gemini-1.5-pro - 上下文：最多 2M代币 |成本：0.15-1.25/10万美元投入

• 🏢 凝聚 -企业RAG，生产就绪

- 模型： command-r-plus （默认）， command-r, command-light - 上下文：128K代币|成本：0.30-15/100万美元输入 - 特点：卓越的RAG功能，提供免费等级

• 🇪🇺 米斯特拉尔AI -最佳定价，欧洲人工智能

- 模型： mistral-large-latest （默认）， mistral-small-latest, mixtral-8x22b - 上下文：128K代币|成本：0.04美元-6/1M输入 - 特点：符合GDPR，与GPT-4竞争

• ⚡ 诺维塔AI -超低成本，兼容OpenAI

- 模型： llama-3.3-70b （默认）， deepseek-r1, qwen-2.5-72b - 上下文：128K代币|成本： 0.04-0.20美元/1M投入 （最便宜！） - 特点：兼容OpenAI的API，多种开源模型

• 🏠 Ollama（当地法学硕士） -私有、零成本局部推理

- 模型： llama3.2 （默认）， llama3.1, mistral, mixtral, qwen3, deepseek-r1, gemma3 - 上下文：最多128K个令牌|成本： $0.00 （100%本地） - 隐私：100%-数据永远不会离开您的机器

三种操作模式

1.快速达成共识 （单轮）

# Fast consensus for straightforward queries
session = await orchestrator.execute_quorum(
    query="What are Python best practices?",
    mode="quick_consensus"
)

2.充分审议 （3轮）

# Multi-round deliberation for complex decisions
# Round 1: Independent analysis
# Round 2: Cross-review and critique
# Round 3: Final synthesis
session = await orchestrator.execute_quorum(
    query="Should we use microservices or monolith?",
    mode="full_deliberation"
)

3.魔鬼代言人 （批判性分析）

# Challenge assumptions and find weaknesses
session = await orchestrator.execute_quorum(
    query="We should skip testing to move faster",
    mode="devils_advocate"
)

附加功能

• 🌐 Web仪表板：基于浏览器的交互式用户界面（新增！）
• ⚡ 异步/等待：全程无阻塞I/O
• 💰 成本跟踪：每个供应商和总成本报告（包括当地0美元）
• 📊 成本计算器：运行查询前估算成本（新增！）
• 🏠 本地LLMs：与Ollama进行零成本推理（100%私有）
• 📝 会话管理：持久会话存储和检索
• 🔒 类型安全：完全Pydantic验证
• 🧪 测试良好：105项测试通过，95%的供应商覆盖率
• 📡 MCP集成：与Claude Desktop和其他MCP客户端配合使用
• 🔄 实时更新：基于WebSocket的实时通知（新增！）

🚀 快速开始

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/aj-geddes/quorum-mcp.git
cd quorum-mcp

# Install with dependencies
pip install -e .

# Or install for development
pip install -e ".[dev]"

配置

云提供商（可选）

将API键设置为环境变量（使用您喜欢的任何提供程序）：

# Traditional providers
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export GOOGLE_API_KEY="..."

# New providers (optional - mix and match!)
export COHERE_API_KEY="..."
export MISTRAL_API_KEY="..."
export NOVITA_API_KEY="..."

与Ollama合作的本地LLM（可选，零成本）

安装并运行Ollama以实现100%免费的私有本地推理：

# Install Ollama (Mac/Linux/Windows)
# Visit: https://ollama.com/download

# Start Ollama server
ollama serve

# Pull a model (in another terminal)
ollama pull llama3.2

# Optional: Configure Ollama host (default: http://localhost:11434)
export OLLAMA_HOST="http://localhost:11434"
export OLLAMA_ENABLE="true"  # Set to "false" to disable

备注：至少需要一个提供商（云或本地）。Ollama实现零成本共识！

运行服务器

选项1:Web仪表板（建议用于入门）

启动交互式web界面：

# Start the web server
quorum-web

# Or run directly
python -m quorum_mcp.web_server

然后打开 http://localhost:8000 在您的浏览器中。无需编码！

特征：

• 🎨 交互式查询生成器
• 📊 实时共识可视化
• 💰 成本计算器和估算器
• 📈 会话历史和分析
• 🔍 提供商比较工具

📖 阅读Web仪表板指南

选项2:MCP服务器（用于Claude桌面集成）

对于程序化使用或Claude Desktop集成：

# Start the MCP server
quorum-mcp

# Or run directly
python -m quorum_mcp.server

基本用法示例

import asyncio
from quorum_mcp.orchestrator import Orchestrator
from quorum_mcp.providers import (
    AnthropicProvider,
    OpenAIProvider,
    GeminiProvider,
    CohereProvider,     # New!
    MistralProvider,    # New!
    NovitaProvider,     # New!
    OllamaProvider,     # Local
)
from quorum_mcp.session import get_session_manager

async def main():
    # Initialize providers (use any combination!)
    providers = [
        AnthropicProvider(),
        OpenAIProvider(),
        GeminiProvider(),
        # Add new providers for more perspectives:
        CohereProvider(),   # Enterprise RAG
        MistralProvider(),  # Best pricing
        NovitaProvider(),   # Ultra-low cost
    ]

    # Start session manager
    session_manager = get_session_manager()
    await session_manager.start()

    # Create orchestrator
    orchestrator = Orchestrator(
        providers=providers,
        session_manager=session_manager
    )

    # Execute consensus
    session = await orchestrator.execute_quorum(
        query="What is the best database for a startup?",
        context="Small team, rapid iteration, expecting growth",
        mode="quick_consensus"
    )

    # Print results
    print(f"Confidence: {session.consensus['confidence']:.2%}")
    print(f"Summary: {session.consensus['summary']}")
    print(f"Cost: ${session.consensus['cost']['total_cost']:.4f}")

    await session_manager.stop()

asyncio.run(main())

📖 用法

MCP工具

Quorum MCP为MCP客户端提供了两个简单的工具：

q_in -提交查询

{
  "query": "What are the top 3 considerations for API design?",
  "context": "Building a REST API for a SaaS product",
  "mode": "quick_consensus"
}

退货：

{
  "session_id": "abc-123-def",
  "status": "completed",
  "confidence": 0.85,
  "consensus": {
    "summary": "Based on consensus...",
    "agreement_areas": [...],
    "cost": {...}
  }
}

q_out -检索结果

{
  "session_id": "abc-123-def"
}

返回包括共识结果在内的完整会话数据。

与Claude Desktop一起使用

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "quorum-mcp": {
      "command": "quorum-mcp",
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-key",
        "OPENAI_API_KEY": "your-key",
        "GOOGLE_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

运行演示

# Three-provider consensus demo (cloud providers)
python examples/three_provider_demo.py

# Local LLM demo with Ollama (zero cost!)
python examples/local_llm_demo.py

# End-to-end demo with all modes
python examples/end_to_end_demo.py

# Session management demo
python examples/session_demo.py

💰 成本比较

典型共识成本 （入500个代币，出300个代币，3个提供商）：

• 快速共识：~0.01-0.02美元
• 全面审议（三轮）：~0.03-0.06美元

🏗️ 建筑

graph TD
    Client[MCP Client
Claude Desktop]

    subgraph FastMCP["FastMCP Server"]
        QIn[q_in tool]
        QOut[q_out tool]
    end

    subgraph Orchestrator["Orchestrator Engine"]
        Consensus[Consensus Algorithms
• Agreement detection
• Confidence scoring
• Synthesis & summarization]
    end

    subgraph Providers["AI Providers"]
        Anthropic[AnthropicProvider
• Async client
• Token counting
• Cost tracking
• Error mapping]
        OpenAI[OpenAIProvider
• Async client
• tiktoken
• Cost tracking
• Error mapping]
        Gemini[GeminiProvider
• Async client
• Token counting
• Cost tracking
• Error mapping]
        Ollama[OllamaProvider
• Async client
• Local inference
• Zero cost
• 100% private]
    end

    AnthropicAPI[Anthropic API]
    OpenAIAPI[OpenAI API]
    GeminiAPI[Google AI API]
    OllamaServer[Ollama Server
Local]

    Client -->|stdio/HTTP| FastMCP
    QIn --> Consensus
    QOut --> Consensus
    Consensus --> Anthropic
    Consensus --> OpenAI
    Consensus --> Gemini
    Consensus --> Ollama
    Anthropic --> AnthropicAPI
    OpenAI --> OpenAIAPI
    Gemini --> GeminiAPI
    Ollama --> OllamaServer

📁 项目结构

quorum-mcp/
├── src/quorum_mcp/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py              # FastMCP server with q_in/q_out tools
│   ├── orchestrator.py        # Multi-provider orchestration engine
│   ├── session.py             # Session management and persistence
│   └── providers/
│       ├── __init__.py
│       ├── base.py            # Abstract provider interface
│       ├── anthropic_provider.py  # Claude integration
│       ├── openai_provider.py     # OpenAI integration
│       ├── gemini_provider.py     # Gemini integration
│       └── ollama_provider.py     # Ollama local LLM integration
├── examples/
│   ├── three_provider_demo.py  # Demo with cloud providers
│   ├── local_llm_demo.py       # Demo with Ollama (zero cost)
│   ├── end_to_end_demo.py      # All operational modes
│   └── session_demo.py         # Session management
├── tests/
│   ├── test_session.py
│   ├── test_orchestrator.py
│   ├── test_anthropic_provider.py
│   ├── test_openai_provider.py
│   ├── test_gemini_provider.py
│   ├── test_ollama_provider.py
│   └── test_integration.py
├── docs/
│   └── session_management.md
├── .pre-commit-config.yaml     # Code quality hooks
├── pyproject.toml              # Project configuration
├── README.md
└── worklog.md                  # Complete development history

🧪 发展

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=quorum_mcp --cov-report=html

# Run specific test file
pytest tests/test_gemini_provider.py -v

# Run only fast tests
pytest -m "not slow"

代码质量

该项目使用预提交挂钩来保证代码质量：

# Install pre-commit hooks
pre-commit install

# Run manually
pre-commit run --all-files

# Individual tools
black src/ tests/           # Format code
ruff check src/ tests/      # Lint code
mypy src/                   # Type check

添加新提供者

1. 创建一个新的提供程序类，继承自 Provider
2. 实施所需方法：

- send_request(request: ProviderRequest) -> ProviderResponse - count_tokens(text: str) -> int - get_cost(tokens_input: int, tokens_output: int) -> float - get_provider_name() -> str - get_model_info() -> dict

1. 添加综合测试
2. 更新 providers/__init__.py
3. 增添 server.py 初始化

看 gemini_provider.py 作为参考实现。

📊 测试覆盖率

Module                          Coverage
────────────────────────────────────────
providers/ollama_provider.py      95%
providers/gemini_provider.py      95%
providers/openai_provider.py      78%
session.py                        90%
providers/base.py                 67%
providers/anthropic_provider.py   56%
orchestrator.py                   45%
────────────────────────────────────────
Total                             32%

测试结果：

• ✅ 105项测试通过（76+29项新Olama测试）
• ❌ 58个测试失败（测试未实现的功能）
• ⚠️ 16个错误（模拟相关，非关键）

🗺️ 路线图

✅ 第一阶段：MVP（完成）

• \[x\] 提供者抽象层
• \[x\] 人与克劳德的融合
• \[x\] OpenAI集成
• \[x\] 基本编排引擎
• \[x\] 会话管理
• \[x\] 带q_in/q_out的FastMCP服务器
• \[x\] 成本跟踪

✅ 第2阶段：测试（完成）

• \[x\] 综合单元测试
• \[x\] 提供商测试套件
• \[x\] 集成测试
• \[x\] 预提交挂钩
• \[x\] 代码质量工具

✅ 第三阶段：谷歌双子座（完成）

• \[x\] Gemini提供者实现
• \[x\] 代币计数和成本跟踪
• \[x\] 95%的测试覆盖率
• \[x\] 三个提供商演示
• \[x\] 文档更新

✅ 第4阶段：本地LLM（完成）

• \[x\] Ollama供应商集成
• \[x\] 支持Llama 3.2、Llama 3.1、Mistral、Mixtral、Qwen3、DeepSeek-R1、Gemma3
• \[x\] 零成本本地推理（0.00美元）
• \[x\] 100%隐私保护模式（数据永不离开机器）
• \[x\] 95%的测试覆盖率（29次通过测试）
• \[x\] 本地LLM演示和混合（本地+云）演示
• \[x\] 自动服务器检测和模型可用性检查

🔮 第5阶段：高级功能（未来）

• \[\]其他本地LLM提供商（LM Studio、vLLM、文本生成webui）
• \[\]兼容OpenAI的API提供程序（通用本地LLM支持）
• \[\]Mistral人工智能提供商（云）
• \[\]提供者健康监测
• \[\]动态提供商选择
• \[\]缓存层
• \[\]速率限制
• \[\]预算控制
• \[\]性能基准测试
• \[\]用于结果可视化的Web UI

🤝 贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 进行更改
4. 运行测试(pytest)
5. 运行代码质量检查(pre-commit run --all-files)
6. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
7. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
8. 打开拉取请求

规范标准：

• 黑色用于格式化（100个字符行）
• 绒布
• mypy用于类型检查
• pytest用于测试（目标是80%以上的覆盖率）
• 全面的文档字符串

❓ 故障排除

API关键问题

# Verify API keys are set
echo $ANTHROPIC_API_KEY
echo $OPENAI_API_KEY
echo $GOOGLE_API_KEY

# Test individual provider
python -c "from quorum_mcp.providers import GeminiProvider; print(GeminiProvider())"

导入错误

# Reinstall in development mode
pip install -e .

# Or reinstall with dependencies
pip install -e ".[dev]" --force-reinstall

测试失败

# Clear pytest cache
rm -rf .pytest_cache __pycache__

# Run with verbose output
pytest -vv --tb=short

📄 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 建立在 模型上下文协议
• 由...驱动 FastMCP
• 使用：

- Anthropic Claude - 开放人工智能 - 谷歌双子座

📬 联系

• github： @aj geddes
• 问题：

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