brainstorm-mcp

Stelle einem Modell eine Designfrage und du erhältst eine selbstbewusste Antwort, ohne Hinweis darauf, bei welchen Teilen es unsicher ist. Frage drei Modelle und die Uneinigkeit ist das Signal.

brainstorm-mcp führt mehrrundige Debatten zwischen GPT, Gemini, DeepSeek, Claude und lokalen Ollama-Modellen direkt aus deinem Editor heraus: Sie sehen und kritisieren die Antworten der anderen über mehrere Runden hinweg, und du erhältst eine Synthese mit drei Stichpunkten – Empfehlung, wichtigste Kompromisse, stärkste Uneinigkeit. Außerdem gibt es den sofortigen Schnellmodus, Multi-Modell-Code-Review mit Urteilen sowie Red-Team-/Sokratische Stile. Der gehostete Modus benötigt keine API-Schlüssel.

Vertraue keiner einzelnen KI. Lass sie streiten.

Demo

Klicken zum Ansehen: 3 Modelle debattieren, hinterfragen sich gegenseitig und liefern ein strukturiertes Urteil – alles in Claude Code.

Features

• Gehosteter Modus — Keine API-Schlüssel nötig. Verwendet Modelle in deiner Umgebung (Claude Opus/Sonnet/Haiku) über Sub-Agenten

• API-Modus — Direkte Modell-API-Aufrufe mit paralleler Ausführung über OpenAI, Gemini, DeepSeek, Groq, Ollama

• CLI-Modus — Debatte über Agent-CLIs, die du bereits hast (claude, codex und mehr), sodass Debatten über dein Abonnement statt API-Guthaben laufen

• brainstorm_quick — Sofortige Multi-Modell-Perspektiven in unter 10 Sekunden

• brainstorm_review — Multi-Modell-Code-Review mit strukturierten Ergebnissen, Schweregraden und Urteilen

• Debattierstile — Frei, Red-Team (adversarial) und sokratisch (hinterfragende Fragen)

• Kontextinjektion — Debatten auf tatsächlichem Code, Diffs oder Architekturdokumenten basieren

• Synthese-Urteile mit 3 Stichpunkten — Empfehlung, wichtigste Kompromisse, stärkste Uneinigkeit

• Claude als Teilnehmer — Claude debattiert zusammen mit externen Modellen mit vollem Gesprächskontext

• Mehrrunden-Debatten — Modelle sehen und kritisieren die Antworten der anderen über mehrere Runden

• Parallele Ausführung — Alle Modelle antworten gleichzeitig in jeder Runde

• Robust — Ein fehlgeschlagenes Modell bricht die Debatte nicht ab

• Plattformübergreifend — Funktioniert auf macOS, Windows und Linux

Related MCP server: roundtable-mcp

Install (60 seconds)

claude mcp add brainstorm -- npx -y brainstorm-mcp

Das reicht für den gehosteten Modus (keine API-Schlüssel – er debattiert mit den Modellen, die bereits in deiner Umgebung verfügbar sind). Füge Anbieter-Schlüssel hinzu, um GPT, Gemini, DeepSeek, Groq oder Ollama in die Debatte einzubinden.

Claude Code

Add to your project's .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "brainstorm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "brainstorm-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza...",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "brainstorm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "brainstorm-mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Manual Install

npm install -g brainstorm-mcp
brainstorm-mcp

Gehosteter Modus erfordert keine API-Schlüssel – einfach installieren und loslegen. Der Host (Claude Code) führt Prompts mit seinem eigenen Modellzugriff aus.

Configuration

Option 1: Environment Variables (simplest)

OPENAI_API_KEY=sk-...
GEMINI_API_KEY=AIza...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...

Option 2: Config File (full control)

Set BRAINSTORM_CONFIG to point to a JSON config:

{
  "providers": {
    "openai": { "model": "gpt-5.4", "apiKeyEnv": "OPENAI_API_KEY" },
    "gemini": { "model": "gemini-2.5-flash", "apiKeyEnv": "GEMINI_API_KEY" },
    "deepseek": { "model": "deepseek-chat", "apiKeyEnv": "DEEPSEEK_API_KEY" },
    "ollama": { "model": "llama3.1", "baseURL": "http://localhost:11434/v1" }
  }
}

Bekannte Anbieter (openai, gemini, deepseek, groq, mistral, together, moonshot, minimax, glm, qwen) benötigen keine baseURL.

Option 3: CLI Providers (use a subscription, not API credits)

Wenn du bereits für Claude Code, Codex, Gemini CLI und andere bezahlst, kann brainstorm an diese CLIs auslagern, statt API-Guthaben zu kaufen. Jede Agent-CLI, die auf deinem PATH gefunden wird, wird beim Start automatisch registriert — keine Konfiguration nötig:

[brainstorm] Detected CLI provider(s) on PATH: claude, codex (subscription-based, no API cost)

Verwende sie wie jeden anderen Anbieter:

{ "topic": "GraphQL vs REST", "models": ["claude:sonnet", "codex:default", "openai:gpt-5.4"] }

Integrierte Adapter:

<provider>:default bedeutet „die CLI das Modell verwenden lassen, mit dem sie konfiguriert ist". CLI-Aufrufe laufen mit deaktivierten Tools und einer schreibgeschützten Sandbox, wo die CLI dies unterstützt – sie erzeugen Text, fassen dein Repository nicht an. Anbieterspezifische API-Schlüssel-Umgebungsvariablen (ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY) werden aus dem Kindprozess entfernt, sodass die CLI auf deinen Abonnement-Login zurückfällt.

Env-Knöpfe:

Um ein Modell festzulegen oder eine CLI hinzuzufügen, die nicht integriert ist, verwende die Konfigurationsdatei:

{
  "providers": {
    "claude": { "type": "cli", "model": "opus" },
    "my-cli": {
      "type": "cli",
      "adapter": "custom",
      "command": "some-agent-cli",
      "args": ["run", "--model", "{{model}}", "--quiet", "{{prompt}}"],
      "promptVia": "arg",
      "model": "some-model"
    }
  }
}

Vorlagen-Platzhalter: {{model}}, {{system}}, {{prompt}}, {{outfile}}. Ein einzelner Platzhalter, der zu nichts aufgelöst wird, fällt zusammen mit dem Flag, das ihn einführt, aus der Befehlszeile heraus, sodass ["--model", "{{model}}"] auch für provider:default funktioniert. Setze "promptVia": "stdin", um den Prompt über die Standardeingabe zu übergeben, statt ihn als Argument zu übergeben.

Coding-Plan-Backends über die Claude-CLI

Moonshot (Kimi), MiniMax und Z.ai (GLM) verkaufen Coding-Plan-Abonnements, die die Anthropic-API sprechen. Richte die claude-Binärdatei auf einen von ihnen aus und dieser Anbieter nimmt an der Debatte über den Plan teil, den du bereits bezahlst:

{
  "providers": {
    "moonshot": { "type": "cli", "backend": "moonshot", "model": "kimi-k2-thinking" },
    "minimax":  { "type": "cli", "backend": "minimax",  "model": "MiniMax-M2" },
    "glm":      { "type": "cli", "backend": "glm",      "model": "glm-4.6" }
  }
}

Das Token wird zur Aufrufzeit aus deiner Umgebung gelesen – die Konfigurationsdatei enthält den Variablennamen, niemals das Geheimnis. ANTHROPIC_API_KEY wird aus dem Kindprozess entfernt, sodass dein Anthropic-Konto für diese nie belastet wird. Jeder CLI-Anbieter akzeptiert auch einen "env"-Block, um das Backend manuell zu überschreiben; ein Wert von "$NAME" indirekt über die Umgebung des Servers.

Diese Anbieter sind auch als einfache APIs mit Verbrauchsabrechnung erreichbar – moonshot, minimax, glm und qwen haben bekannte Basis-URLs, sodass allein MOONSHOT_API_KEY ausreicht, um moonshot als API-Anbieter zu registrieren.

Tools

Usage Examples

Beispiel 1: Schnelle Multi-Modell-Perspektiven

Prompt: „Verwende brainstorm_quick, um Redis vs. PostgreSQL für die Sitzungsspeicherung zu vergleichen"

Tool called: brainstorm_quick

{ "topic": "Redis vs PostgreSQL for session storage in a Node.js app" }

Ausgabe: Jedes konfigurierte Modell antwortet unabhängig und parallel. Du erhältst einen direkten Vergleich in unter 10 Sekunden mit Modellnamen, Antworten, Zeit und Kosten.

Fehlerbehandlung: Wenn ein Modell fehlschlägt (Ratenlimit, Zeitüberschreitung), fährt das Tool mit den verbleibenden Modellen fort und zeigt an, welche fehlgeschlagen sind.

Beispiel 2: Multi-Modell-Code-Review

Prompt: „Überprüfe diesen Diff auf Sicherheitsprobleme" (mit einem eingefügten Git-Diff)

Tool called: brainstorm_review

{
  "diff": "diff --git a/src/auth.ts ...",
  "title": "Add JWT authentication middleware",
  "focus": ["security", "correctness"]
}

Ausgabe: Ein strukturiertes Urteil (genehmigen / mit Warnungen genehmigen / Änderungen erforderlich) mit einer Ergebnistabelle, die Schweregrad, Kategorie, Datei, Zeilennummern und Vorschläge zeigt. Enthält eine Modellübereinstimmungsanalyse – Probleme, die von mehreren Modellen gemeldet werden, haben eine höhere Konfidenz.

Fehlerbehandlung: Wenn die Synthese fehlschlägt, werden die rohen Modell-Reviews trotzdem zurückgegeben.

Beispiel 3: Gehosteter Modus-Brainstorm (keine API-Schlüssel)

Prompt: „Brainstorme mit opus, sonnet und haiku darüber, ob wir GraphQL oder REST verwenden sollten"

Tool called: brainstorm

{
  "topic": "GraphQL vs REST for our public API",
  "models": ["opus", "sonnet", "haiku"],
  "mode": "hosted",
  "rounds": 2,
  "style": "redteam"
}

Ausgabe: Das Tool gibt Prompts für jedes Modell zurück. Der Host (Claude Code) startet Sub-Agenten mit verschiedenen Modellen, sammelt Antworten und führt sie über brainstorm_collect zurück. Nach allen Runden erzeugt ein Synthesemodell ein Urteil mit drei Stichpunkten: Empfehlung, wichtigste Kompromisse, stärkste Uneinigkeit.

Fehlerbehandlung: Sitzungen laufen nach 10 Minuten ab. Wenn eine Sitzung nicht gefunden wird, wird eine klare Fehlermeldung mit Anweisungen zum Starten einer neuen zurückgegeben.

So funktioniert es

API-/CLI-Modus

1. Du bittest Claude, ein Thema zu brainstormen

2. Das Tool sendet das Thema parallel an alle konfigurierten Anbieter – HTTP für API-Anbieter, einen gestarteten Unterprozess für CLI-Anbieter

3. Claude liest ihre Antworten und trägt seine eigene Perspektive bei

4. Die Modelle sehen die Antworten der anderen und verfeinern sie über mehrere Runden

5. Ein Synthesizer erzeugt das endgültige Urteil

Gehosteter Modus

1. Du bittest Claude, mit bestimmten Modellen zu brainstormen (z. B. opus, sonnet, haiku)

2. Das Tool gibt Prompts zurück – es werden keine API-Aufrufe getätigt

3. Claude startet Sub-Agenten mit verschiedenen Modellen, um die Prompts auszuführen

4. Antworten werden gesammelt und für die nächste Runde zurückgeführt

5. Wiederholen bis zur Synthese

Datenschutzrichtlinie

brainstorm-mcp läuft vollständig auf deinem Rechner und sammelt, speichert oder überträgt keine persönlichen Daten, Telemetrie oder Analysen.

Im API-Modus werden Prompts direkt von deinem Rechner an die von dir konfigurierten Modellanbieter (OpenAI, Gemini, DeepSeek usw.) mit deinen eigenen API-Schlüsseln gesendet. Im CLI-Modus werden Prompts an auf deinem Rechner installierte Agent-CLIs übergeben, die unter deinem bestehenden Abonnement mit ihren eigenen Anbietern kommunizieren. Im gehosteten Modus werden keine externen API-Aufrufe getätigt.

Debattensitzungen werden nur im Speicher mit einer TTL von 10 Minuten aufbewahrt. Es werden keine Daten auf die Festplatte geschrieben, es sei denn, du speicherst Ergebnisse explizit.

Vollständige Datenschutzrichtlinie: PRIVACY.md

Support

• Probleme: https://github.com/spranab/brainstorm-mcp/issues

• E-Mail: developer@pranab.co.in

• Repository: https://github.com/spranab/brainstorm-mcp

Entwicklung

git clone https://github.com/spranab/brainstorm-mcp.git
cd brainstorm-mcp
npm install
npm run build
npm start

Verwandte Projekte

Weitere Agent-Infrastruktur vom selben Autor, die für die gemeinsame Nutzung entwickelt wurde:

• saga-mcp — SQLite-gestützter Projekt- Tracker: Sobald die Debatte abgeschlossen ist, wird die Entscheidung dauerhaft festgehalten.

• yantrikdb-mcp — persistentes kognitives Gedächtnis, damit der Agent sich merkt, was du entschieden hast und warum.

• swarmcode — Echtzeit- Kanal zwischen Claude Code-Instanzen auf verschiedenen Maschinen.

• truenas-mcp — 278 TrueNAS SCALE- Aktionen hinter einem hierarchischen Tool.

• mcpier — selbst gehostete MCP-Steuerungsebene, die API-Schlüssel von deinen Clients fernhält.

Lizenz

MIT