Multi Llm Cross Check MCP Server

🚀 多 LLM クロスチェック MCP サーバー

このサーバーは、モデル制御プロトコル（MCP）サーバーであり、複数の大規模言語モデル（LLM）供給業者からの応答を同時にクロスチェックすることができます。Claude Desktopと統合してMCPサーバーとして機能し、異なるLLM APIをクエリするための統一インターフェースを提供します。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、複数のLLM供給業者からの応答を同時に取得し、クロスチェックすることができます。以下に、セットアップと使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• 複数のLLM供給業者への並列クエリ
• 現在サポートされているLLM供給業者:
  • OpenAI (ChatGPT)
  • Anthropic (Claude)
  • Perplexity AI
  • Google (Gemini)
• 非同期並列処理による応答速度の向上
• Claude Desktopへの簡単な統合

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8 以上
• 使用するLLM供給業者のAPIキー
• uvパッケージマネージャー（pip install uv でインストール）

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/lior-ps/multi-llm-cross-check-mcp-server.git
cd multi-llm-cross-check-mcp-server

2. uv環境を初期化し、必要なパッケージをインストールします。

uv venv
uv pip install -r requirements.txt

3. Claude Desktopで設定します。 Claude Desktopの設定ディレクトリに claude_desktop_config.json ファイルを作成し、以下の内容を記述します。

{
    "mcp_servers": [
        {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/multi-llm-cross-check-mcp-server",
                "run",
                "main.py"
            ],
            "env": {
                "OPENAI_API_KEY": "your_openai_key",  // あなたのOpenAIキーに置き換えてください。https://platform.openai.com/api-keys から取得できます。
                "ANTHROPIC_API_KEY": "your_anthropic_key",  // あなたのAnthropicキーに置き換えてください。https://console.anthropic.com/account/keys から取得できます。
                "PERPLEXITY_API_KEY": "your_perplexity_key",  // あなたのPerplexityキーに置き換えてください。https://www.perplexity.ai/settings/api から取得できます。
                "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_key"  // あなたのGeminiキーに置き換えてください。https://makersuite.google.com/app/apikey から取得できます。
            }
        }
    ]
}

注意事項:

1. 使用する予定のLLM供給業者のAPIキーのみを追加してください。サーバーは、APIキーが設定されていない供給業者を自動的にスキップします。
2. command フィールドには、uv実行ファイルの完全パスを指定する必要がある場合があります。このパスは、which uv（MacOS/Linux）または where uv（Windows）を実行することで取得できます。

💻 使用例

基本的な使用法

設定が完了したら、以下の手順でサーバーを使用できます。

1. Claude Desktopを開くと、サービスが自動的に起動します。
2. チャットで「cross_check」ツールを使用し、「他のLLMとクロスチェックする」と要求します。
3. プロンプトを提供すると、設定されたすべてのLLM供給業者からの応答が返されます。

応答形式

サーバーは、各LLM供給業者の応答を含む辞書を返します。

{
    "ChatGPT": { ... },
    "Claude": { ... },
    "Perplexity": { ... },
    "Gemini": { ... }
}

あるモデルでエラーが発生した場合（例えば、キーが無効またはネットワーク問題）、その部分はエラーとしてマークされますが、他のモデルの応答には影響しません。

📚 ドキュメント

拡張と改善

• より多くのLLM供給業者のサポート（Amazon AI、Microsoft Azure、Hugging Faceなど）
• エラー処理の強化（詳細なログ記録とエラー情報の報告）
• 結果分析機能の追加（統計データや可視化ツールによる異なるモデルの回答の比較）
• 高可用性設計（負荷分散と障害切り替えメカニズムの実装）

このプロジェクトの核心は、MCPプロトコルを通じて複数のLLMサービスを統合し、並列リクエストによるパフォーマンスの向上と、異なるユーザーのニーズに合わせた柔軟な設定を提供することです。