Ask LLM

AI間コラボレーションのためのMCPサーバー + Claude Codeプラグイン

AIクライアントと複数のLLMプロバイダーを接続し、AI間コラボレーションを実現するMCPサーバーです。Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Warp、Copilot、および40以上の他のMCPクライアントで動作します。Geminiの100万トークン以上のコンテキスト、CodexのGPT-5.5、またはローカルのOllamaモデルを、すべて標準のMCP経由で活用できます。

なぜこれを使うのか？

• セカンドオピニオンを得る — コミット前に別のAIにコーディングアプローチをレビューしてもらう

• 計画を議論する — アーキテクチャ案を送信して批判や代替案の提案を受ける

• 変更をレビューする — 複数のAIに差分を分析させ、メインのAIが見逃す可能性のある問題を特定する

• 巨大なコンテキスト — Geminiは他のモデルではオーバーフローしてしまうようなコードベース全体（100万トークン以上）を読み取ります

• ローカルかつプライベート — Ollamaを使用して、データがマシンから外部に出ないレビューを行う

Related MCP server: SystemPrompt Coding Agent

クイックスタート

Claude Code

# All-in-one — auto-detects installed providers
claude mcp add --scope user ask-llm -- npx -y ask-llm-mcp

claude mcp add --scope user gemini -- npx -y ask-gemini-mcp
claude mcp add --scope user codex -- npx -y ask-codex-mcp
claude mcp add --scope user ollama -- npx -y ask-ollama-mcp

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "ask-llm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ask-llm-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ask-gemini-mcp"]
    },
    "codex": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ask-codex-mcp"]
    },
    "ollama": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ask-ollama-mcp"]
    }
  }
}

Cursor (.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "ask-llm": { "command": "npx", "args": ["-y", "ask-llm-mcp"] }
  }
}

Codex CLI (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.ask-llm]
command = "npx"
args = ["-y", "ask-llm-mcp"]

任意のMCPクライアント (STDIOトランスポート):

{ "command": "npx", "args": ["-y", "ask-llm-mcp"] }

単一のプロバイダーを使用する場合は、ask-llm-mcp を ask-gemini-mcp、ask-codex-mcp、または ask-ollama-mcp に置き換えてください。

Claude Codeプラグイン

Ask LLMプラグインは、マルチプロバイダーによるコードレビュー、ブレインストーミング、自動化フックをClaude Codeに直接追加します：

/plugin marketplace add Lykhoyda/ask-llm
/plugin install ask-llm@ask-llm-plugins

何ができるか

レビューエージェントは、Anthropicのコードレビュープラグインに触発された4段階のパイプライン（コンテキスト収集、誤検知を除外したプロンプト構築、統合、各知見のソースレベルでの検証）を使用します。

詳細はプラグインのドキュメントを参照してください。

前提条件

• Node.js v20.0.0以上 (LTS)

• 少なくとも1つのプロバイダー:

  • Gemini CLI — npm install -g @google/gemini-cli && gemini login

  • Codex CLI — インストールおよび認証済みであること

  • Ollama — モデルをプルしてローカルで実行中であること (ollama pull qwen2.5-coder:7b)

MCPツール

すべての ask-* ツールは、マルチターン会話のためにオプションの sessionId パラメータを受け入れ、人間が読めるテキストに加えて、MCP outputSchema を介して構造化された AskResponse (プロバイダー、応答、モデル、sessionId、使用量) を返します。オーケストレーター (ask-llm-mcp) は、ライブJSONスナップショット用のMCPリソースとして usage://current-session も公開します。

使用例

ask gemini to review the changes in @src/auth.ts for security issues
ask codex to suggest a better algorithm for @src/sort.ts
ask ollama to explain @src/config.ts (runs locally, no data sent anywhere)
use gemini to summarize @. the current directory
use multi-llm to compare what gemini and codex think about this approach

CLIサブコマンド

オーケストレーターバイナリ (ask-llm-mcp) は、デフォルトのMCPサーバーに加えて2つのCLIモードをサポートしています：

# Interactive multi-provider REPL — switch providers, persist sessions, see usage live
npx ask-llm-mcp repl

# Diagnose your setup — Node version, PATH, provider CLI versions, env vars
npx ask-llm-mcp doctor          # human-readable
npx ask-llm-mcp doctor --json   # machine-readable, exit 1 on error

REPLはプロバイダーごとにセッションを保持し (/provider gemini, /provider codex, /new, /sessions, /usage)、すべてのエグゼキューターの動作（クォータフォールバック、Gemini用のstream-json出力、ネイティブセッション再開）を継承します。

モデル

すべてのプロバイダーは、エラー発生時に自動的に軽量なモデルにフォールバックします。

ドキュメント

• ドキュメントサイト: lykhoyda.github.io/ask-llm

• AI可読: llms.txt | llms-full.txt

貢献

貢献を歓迎します！取り組むべき課題についてはオープンなIssueを参照してください。

ライセンス

MITライセンス。詳細はLICENSEを参照してください。

免責事項: これは非公式のサードパーティ製ツールであり、GoogleやOpenAIと提携、承認、または後援されているものではありません。