compare-mcp

Claude Code CLI内で、ランク付けされたTODOとサブエージェント派遣機能を備えたマルチモデルコードレビューツールです。

Claude Codeはコードレビューに優れていますが、単一のモデルとしか対話できません。Copilot CLIは最近マルチモデルデバッグ機能をリリースし、GPT、Claude、Geminiに一度に問題を投げかけられるようになりました。Claude Codeはネイティブではこれを行えません。このMCPサーバーはそれを追加します。独自のAPIキーを持ち込み、モデルの任意の組み合わせに分散させ、それぞれが発見した内容を比較・ランク付けしたリストを取得できます。

バグやタスクを複数のLLMに同時に分散させ、独自の洞察を比較し、オプションでモデル同士が批判し合う議論ラウンドを実行し、結合された最善の修正を実装するために並列サブエージェントを派遣します（それぞれが独自のgitコミットを作成します）。

デモ

https://github.com/user-attachments/assets/8990dabb-bc61-4625-8930-c914cffe75da

/compare models → /compare review config.py for security issues → /compare --debate → /compare status

Related MCP server: Debate Agent MCP

アーキテクチャ

インストール

pip install compare-mcp
claude mcp add -s user compare-mcp -- python -m compare_mcp

次に、/compareスキルと設定例を取得します：

git clone https://github.com/carolinacherry/compare-mcp.git --depth 1
mkdir -p ~/.claude/skills ~/.compare
cp -r compare-mcp/.claude/skills/compare ~/.claude/skills/
cp compare-mcp/.compare/config.example.json ~/.compare/config.json

クイックスタート

1. ~/.compare/config.jsonを編集します — "enabled": trueを設定し、APIキー（$ENV_VAR参照またはキーを直接貼り付け）を追加して、少なくとも2つのプロバイダーを有効にします。

2. Claude Code内での操作：

   /compare memory leak in the tile rendering loop
   /compare race condition in the connection pool --debate --providers claude,openai
   /compare status
   /compare models

設定リファレンス

設定は~/.compare/config.jsonに保存されます。APIキーは$ENV_VAR構文を使用し、読み込み時に展開されます。

プロバイダータイプ

比較設定

タイムアウトの注記: 一部のモデル（例：Kimiのkimi-k2.5）は、大きなプロンプトに対してGPT-4oよりも大幅に遅く、60秒でタイムアウトする可能性があります。デフォルトは120秒です。プロバイダーが頻繁にタイムアウトする場合は、より高速なモデルバリアントを試してください。Kimiの場合、moonshot-v1-autoはkimi-k2.5よりも高速で、適切なコンテキストウィンドウを自動選択します。

プロバイダーの追加

OpenAI互換エンドポイント

{
  "my_provider": {
    "enabled": true,
    "type": "openai_compat",
    "api_key": "$MY_API_KEY",
    "model": "model-name",
    "base_url": "https://api.example.com/v1"
  }
}

対応：OpenAI, Kimi (api.moonshot.ai), Minimax (api.minimax.io), Gemini (generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/), Ollama API (localhost:11434/v1), OpenRouter, Together AI, Groqなど。

CLIサブプロセスモデル

{
  "ollama_local": {
    "enabled": true,
    "type": "cli",
    "cli_command": "ollama",
    "cli_args": ["run", "codellama"],
    "cli_parser": "text"
  }
}

cli_parserオプション: "text" (生のstdout), "json" (JSONとして解析), "jsonl" (最後の完全なJSON行)。

コマンド

Claude Codeで、以下のいずれかを入力します：

/compareの実行後、結果を修正するためにサブエージェントを並列で派遣するかどうか尋ねられます。各サブエージェントは1つのTODOを受け取り、修正を実装してコミットします。

仕組み

1. Dispatch (分散) — compare_runはasyncio.gatherを介して、コードと問題を有効な全プロバイダーに分散させます。タイムアウトやエラーが発生したプロバイダーは除外され、実行全体がクラッシュすることはありません。

2. Diff (比較) — compare_diffはrapidfuzz (token sort ratio)を使用して、プロバイダー間の結果を重複排除します。2つ以上のプロバイダーが発見した内容は「共有」、残りは「ユニーク」とみなされます。合意率 = 共有 / 全ユニークグループ。

3. Debate (議論 - オプション) — compare_debateは、各プロバイダーの発見内容を他のすべてのプロバイダーに送信して批判させます。合成呼び出しによって結果が統合されます。API呼び出しを制限するため、4プロバイダーまでに制限されています (N*(N-1)+1)。

4. Todos — compare_todosは、ランク付けされた発見内容をSQLiteに書き込みます。重要度が高い順、次にプロバイダー数順に並べられます。

5. Execute (実行) — /compareスキルは、TODOごとに1つずつ、並列のClaude Codeサブエージェントを派遣します。それぞれが修正を実装し、コミットします。

MCPツール (7)

vs multi_mcp

multi_mcpは並列分散をうまく行います。compare-mcpはその上にワークフロー層を構築します：

vs Copilot CLIマルチモデル

Copilot CLIはGitHubのAPIプロキシを経由するため、BYOキー（独自のキー持ち込み）やKimi/Minimax/ローカルモデルは使用できません。compare-mcpはプロバイダーのAPIを直接呼び出すため、完全なコンテキストウィンドウ、独自のレート制限、HTTPエンドポイントまたはCLIバイナリを持つあらゆるモデルを使用できます。

開発

git clone https://github.com/carolinacherry/compare-mcp.git
cd compare-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytest
ruff check .