Два разделенных MCP-сервера

Сервер MCP, который использует несколько экземпляров Claude для предоставления расширенных ответов. Он отправляет один и тот же запрос двум отдельным экземплярам Claude и использует третий экземпляр для объединения или выбора лучших элементов из обоих ответов.

Функции

• Поддерживает несколько моделей Клода:

  • claude-3-opus-последний

  • claude-3-5-sonnet-последний

  • claude-3-5-haiku-последнее

  • claude-3-haiku-20240307

• Получает отдельные прямые ответы от каждого ИИ

• Показывает оригинальные ответы и ссылку на источник

• Возвращает оптимизированный окончательный ответ

Related MCP server: prompte-mcp

Установка

1. Клонировать репозиторий

2. Установить зависимости:

npm install

3. Сборка сервера:

npm run build

Конфигурация

Для работы сервера требуется ключ Anthropic API. Установите его как переменную среды:

export ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key-here

Использование

Сервер предоставляет единственный инструмент под названием twosplit со следующими параметрами:

• prompt (обязательно): Подсказка для отправки Клоду

• model (обязательно): модель Клода, которую нужно использовать (должна быть одной из поддерживаемых моделей, перечисленных выше)

Пример использования инструмента в Claude:

<use_mcp_tool>
<server_name>twosplit</server_name>
<tool_name>twosplit</tool_name>
<arguments>
{
  "prompt": "Write a short story about a robot learning to paint",
  "model": "claude-3-5-sonnet-latest"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

Ответ будет включать в себя:

1. Окончательный оптимизированный ответ

2. Оригинальные ответы от обоих ИИ

3. Атрибуция источника, показывающая, какие части взяты из какого ИИ

Как это работает

1. Сервер отправляет один и тот же запрос двум отдельным экземплярам указанной модели Клода, запрашивая один прямой ответ.

2. Третий экземпляр анализирует оба ответа и либо:

   • Выбирает единственный лучший ответ, если один из них явно лучше

   • Создает новый ответ, который объединяет лучшие элементы из обоих ответов.

3. Окончательный ответ, исходные ответы и указание источника включены в вывод.

Разработка

Чтобы запустить сервер в режиме наблюдения во время разработки:

npm run watch

Чтобы проверить возможности сервера:

npm run inspector