MoA MCP Server

Mixture-of-Agents MCP Server — 并行调用多个参考模型讨论问题，再由总统筹模型综合输出最佳答案。

架构

你的问题
  ↓
[DeepSeek V4 Flash]    [MiMo V2.5 Pro]    ← 参考模型并行分析
  ↓                     ↓
[DeepSeek V4 Pro]                        ← 总统筹综合输出
  ↓
最终答案 + 参考意见原文

配置

环境变量

变量	必填	说明
`DEEPSEEK_API_KEY`	✅	DeepSeek API Key
`MIMO_API_KEY`	✅	小米 MiMo API Key
`DEEPSEEK_BASE_URL`	可选	默认 `https://api.deepseek.com`
`FLASH_MODEL`	可选	参考模型1，默认 `deepseek-chat`
`MIMO_BASE_URL`	可选	默认 `https://api.xiaomimimo.com`
`MIMO_MODEL`	可选	参考模型2，默认 `mimo-2.5-pro`
`AGGREGATOR_MODEL`	可选	总统筹模型，默认 `deepseek-v4-pro`

Proma 集成

在 Proma 的 mcp.json 中添加：

{
  "moa": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/moa-mcp-server/server.js"],
    "env": {
      "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-xxx",
      "MIMO_API_KEY": "sk-xxx",
      "FLASH_MODEL": "deepseek-chat",
      "MIMO_MODEL": "mimo-2.5-pro",
      "AGGREGATOR_MODEL": "deepseek-v4-pro"
    },
    "type": "stdio",
    "enabled": true
  }
}

其他 MCP 客户端

支持任何兼容 MCP 协议的客户端（Claude Desktop、VS Code 等），按对应平台配置 stdio MCP server 即可。

用法

在 Agent 会话中调用 moa_discuss 工具：

query（必填）：需要讨论的问题
context（可选）：背景信息

工作原理

将问题并行发送给 DeepSeek V4 Flash 和 MiMo V2.5 Pro
两个参考模型独立分析，返回各自意见
总统筹模型 (DeepSeek V4 Pro) 综合所有参考意见，输出最终答案
返回结果包含最终答案 + 各参考模型的原始意见原文

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