Thinkingcap

🚀 🧠 ThinkingCap

複数のLLMプロバイダーを並列で実行し、それらの応答を統合する多エージェント研究用MCPサーバーです。Model Context Protocolをベースに構築されており、Claude Desktop、Cursor、その他のMCP互換ツールとシームレスに統合できます。

🚀 クイックスタート

インストール

インストールは必要ありません！MCPクライアントの設定に追加するだけです。

設定

次の内容をMCPクライアントの設定（例：~/.cursor/mcp.json）に追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "thinkingcap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "thinkingcap",
        "openrouter:moonshotai/kimi-k2-thinking",
        "groq:moonshotai/kimi-k2-instruct-0905",
        "cerebras:zai-glm-4.6",
        "xai:grok-4-fast"
      ]
    }
  }
}

エージェントのカスタマイズ

引数として任意のプロバイダーとモデルの組み合わせを指定できます。

"args": [
  "-y",
  "thinkingcap",
  "anthropic:claude-sonnet-4-20250514",
  "openai:gpt-4o",
  "google:gemini-2.0-flash"
]

✨ 主な機能

• 🔀 多エージェント研究：複数のAIエージェントを同時に展開し、包括的な分析を行います。
• 🎯 多プロバイダー対応：OpenAI、Anthropic、xAI、Google、OpenRouter、Groq、Cerebrasなどのプロバイダーをサポートしています。
• ⚡ 並列実行：すべてのエージェントが同時に実行され、最大速度を実現します。
• 🔄 インテリジェントな統合：複数の視点を統合し、包括的な回答を生成します。
• 🔍 組み込みウェブ検索：DuckDuckGo検索が統合されており、APIキーは不要です。
• 🔌 MCPネイティブ：npxを介して、任意のMCP互換クライアントで動作します。

📦 サポートされているプロバイダー

🔧 環境変数

APIキーは環境変数から読み取られます。~/.bashrcまたは~/.zshrcに追加してください。

export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-..."
export GROQ_API_KEY="gsk_..."
export CEREBRAS_API_KEY="..."
export XAI_API_KEY="..."
# etc.

🔧 技術詳細

1. クエリ分解：研究クエリが複数の専門的な質問に分解されます。
2. 並列実行：各エージェント（プロバイダー/モデルの組み合わせ）が異なる角度から調査を行います。
3. ウェブ検索：各エージェントがウェブ検索を行い、最新の情報を収集します。
4. 統合：すべてのエージェントの応答が1つの包括的な回答に統合されます。

🔥 OpenRouter Fireworksルーティング

OpenRouterを使用する場合、リクエストは自動的にFireworksにルーティングされ、最大の信頼性を確保するためにフォールバックが有効になっています。

📄 ライセンス

MITライセンス

🙏 謝辞

• Model Context Protocolをベースに構築されています。
• 多エージェントAI研究システムからインスピレーションを得ています。