roundtable-mcp）役割ベースのハイブリッドマルチモデルオーケストレーション MCP サーバー
roundtable-mcp は、オープンソースの Model Context Protocol (MCP) サーバーであり、専門化された AI モデルのパネルをオーケストレーションします。ローカルのゼロコストモデル（Ollama 経由）とクラウド API（Anthropic Claude、Google Gemini、OpenAI、DeepSeek など）を組み合わせます。
ラウンドテーブルは、汎用的な回答を投票する代わりに、各モデルに明確な専門家の役割（アーキテクト、実装エンジニア、ナラティブスペシャリスト、システムリファクタリングエキスパート、深層推論スペシャリスト）を割り当て、それらの洞察を統合して統一的な諮問委員会レポートを作成します。
役割ベースのパネル: 各モデルは、汎用的な重複回答を提供するのではなく、指定されたドメインの視点から行動します。
ハイブリッド実行: ローカルモデル（Ollama Gemma 4、Qwen Coder、Llama 3）とクラウド API（Claude 3.7/4.6、Gemini 3.5、DeepSeek R1、GPT-4o）をシームレスに混在させます。
並列ファンアウト: run_roundtable は、Promise.allSettled() を使用してアクティブなすべてのパネルモデルを並列にクエリし、高速実行と高いフォールトトレランスを実現します。
設定駆動型: config.json を編集するだけで、コードを変更することなく、いつでもモデルを追加または調整できます。
クロスプラットフォーム MCP: Claude Code、Cursor、Windsurf、Antigravity、OpenCode、VS Code とのネイティブ互換性。
Related MCP server: Councly MCP Server
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/roundtable-mcp.git
cd roundtable-mcp
npm install
npm run buildconfig.example.json を config.json にコピーします。
cp config.example.json config.jsonクラウドモデルに必要な環境変数を設定します。
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export GEMINI_API_KEY="AIzaSy..."ツール名 | 説明 |
| 有効化されたすべてのラウンドテーブル専門家に対してプロンプトを並列に実行し、構造化された諮問委員会レポートを出力します。有効化されている場合、Obsidian に自動ログ記録されます。 |
| プロンプトを特定の専門家モデルにルーティングするか、キーワードトリガー（ |
| 登録されているすべての専門家モデル、その役割、および現在のプロバイダーステータスを一覧表示します。 |
| 組み込みのプリセット役割（QA テスター、CI/CD エンジニア、セキュリティ監査人、データベースアーキテクトなど）を一覧表示します。 |
| Obsidian Vault 内の過去のラウンドテーブルセッションノートから、関連するコンテキストのスニペットを検索します。 |
| カスタムノートやセッションを Obsidian Vault に手動または自動でログ記録します。 |
role_preset）カスタム役割の説明を書く代わりに、config.json で "role_preset" を介して組み込みのプリセットキーを使用できます。
qa_tester: QA およびエッジケーステストスペシャリスト
cicd_engineer: DevOps および CI/CD パイプラインスペシャリスト
security_auditor: サイバーセキュリティおよび脆弱性監査人
database_architect: データベースアーキテクトおよびクエリ最適化スペシャリスト
architect: リードシステムアーキテクトおよびオーケストレーター
performance_tuner: 低レベルパフォーマンスおよびリファクタリングスペシャリスト
frontend_ux: フロントエンドおよび UI/UX アクセシビリティスペシャリスト
game_engineer: ゲームエンジンおよびメカニクススペシャリスト
tech_writer: テクニカルドキュメントおよび API ライター
{
"id": "claude-qa",
"name": "Claude Sonnet 4.6",
"role_preset": "qa_tester",
"provider": "anthropic",
"model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
"enabled": true
}skill）はい！各モデルに、その役割に基づいて特定のドメインスキルガイドライン、コーディング標準、チェックリストを割り当てることができます。
config.json の "skill"（または "skill_prompt"）プロパティを使用して、その特定のモデルのシステムプロンプトにカスタマイズされた指示を注入します。
{
"id": "gemma-godot",
"name": "Gemma 4 (Local)",
"role": "GDScript Implementation Specialist",
"skill": "Follow Godot 4 GDScript standards: strict static typing, signal decoupling, and node path verification.",
"provider": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/api/generate",
"model": "gemma4-26b-128k:latest",
"enabled": true
}roundtable-mcp は、ローカルの Obsidian Vault に直接接続し、セッションノートを自動的にログ記録し、セッション間で永続的なメモリを提供します。コンテキストウィンドウが小さいローカルモデルでも動作します。
config.json での設定：{
"obsidian": {
"enabled": true,
"vault_path": "C:/Users/yourname/Documents/ObsidianVault",
"folder": "Roundtable/Sessions",
"auto_save": true,
"max_context_notes": 3
}
}セッションの自動ログ: すべての run_roundtable セッションは、メタデータ、日付、タグ（#roundtable #council #gemma #claude）を含むクリーンな Markdown ノートとしてフォーマットされます。
メモリ検索: search_obsidian_memory を使用して、コンパクトな過去のノートスニペットを取得し、コンテキストオーバーフローを起こさずに、コンテキストウィンドウが小さいモデルも情報を把握できるようにします。
roundtable-mcp を MCP 設定ファイル（mcpServers セクション）に追加します。
{
"mcpServers": {
"roundtable": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/roundtable-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-...",
"DEEPSEEK_API_KEY": "sk-...",
"OPENAI_API_KEY": "sk-...",
"GEMINI_API_KEY": "AIzaSy..."
}
}
}
}config.json への新しいモデルの追加OpenAI 互換のプロバイダー（DeepSeek、Groq、Together AI、Mistral、LM Studio、vLLM）を簡単に追加できます。
{
"id": "qwen-coder-local",
"name": "Qwen 2.5 Coder (Local)",
"role": "Low-Level Shader & GPU Optimization Specialist",
"provider": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/api/generate",
"model": "qwen2.5-coder:32b",
"enabled": true
}ローカルの Ollama モデルと無料のクラウド API ティア（GitHub Models、Google AI Studio、Groq）を組み合わせることで、完全に無料でマルチモデルのラウンドテーブル設定を実行できます。
{
"models": [
{
"id": "gpt4o-free",
"name": "GPT-4o (GitHub Free)",
"role": "Systems Performance & Refactoring Specialist",
"provider": "openai-compatible",
"endpoint": "https://models.github.ai/inference/chat/completions",
"model": "gpt-4o",
"api_key_env": "GITHUB_TOKEN",
"enabled": true
},
{
"id": "gemini-free",
"name": "Gemini 2.5 Flash (Google Free)",
"role": "Lead Architect & Synthesizer",
"provider": "google",
"model": "gemini-2.5-flash",
"api_key_env": "GEMINI_API_KEY",
"enabled": true
},
{
"id": "gemma-local",
"name": "Gemma 4 (Local Ollama)",
"role": "Primary Implementation Engineer",
"provider": "ollama",
"endpoint": "http://localhost:11434/api/generate",
"model": "gemma4-26b-128k:latest",
"enabled": true
},
{
"id": "deepseek-free",
"name": "DeepSeek R1 (Groq Free)",
"role": "Deep Reasoning & Math Specialist",
"provider": "openai-compatible",
"endpoint": "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions",
"model": "deepseek-r1-distill-llama-70b",
"api_key_env": "GROQ_API_KEY",
"enabled": true
}
]
}MIT ライセンス。自由に使用、改変、配布してください。
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.
Enterprise AI Control Plane: governance, guardrails, spend tracking, compliance & smart routing.
Deliberation + live 5-model council divergence over the Omnarai multi-AI attributed corpus.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/hardc0l2e/roundtable-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server