Consilium MCP Server - 多AI专家共识决策平台

简介

Consilium MCP Server 是一个创新的多AI专家共识平台,通过集成多个领先的AI模型(如 Mistral、SambaNova)提供协作式AI推理和决策能力。该服务器采用专家系统架构,让多个AI模型针对同一问题提供不同视角的分析,最终形成综合性的共识决策,为复杂问题提供更全面、更可靠的AI辅助决策方案。

功能特性

• 多AI模型协作 - 集成 Mistral、SambaNova 等多个先进AI模型
• 共识决策引擎 - 聚合多个AI专家的意见,形成综合决策
• 分布式推理 - 并行调用多个模型,提高决策效率
• 专家意见聚合 - 智能合并不同AI模型的观点和建议
• Gradio界面 - 提供友好的交互界面和可视化结果
• MCP标准集成 - 完全兼容 Model Context Protocol 规范

支持的工具

基于项目描述,此 MCP Server 可能提供以下工具:

multi_agent_query

通过多个AI模型并行处理查询,返回聚合的共识结果

expert_consensus

收集多个AI专家对特定问题的意见并生成共识报告

model_comparison

对比不同AI模型对同一问题的不同解答

注意: 具体工具列表请参考 Hugging Face Space 获取详细信息。

安装配置

Claude Desktop 配置

{
  "mcpServers": {
    "consilium": {
      "type": "sse",
      "url": "https://agents-mcp-hackathon-consilium-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

使用示例

示例1: 复杂决策分析

通过 Claude Desktop 提问:

请分析企业是否应该采用云原生架构,需要多个AI专家的综合意见

Consilium 将调用多个AI模型,提供不同视角的分析,并生成综合建议。

示例2: 多视角问题分析

从技术、商业和用户体验三个角度评估移动优先策略

系统将整合不同AI模型的专业见解,提供全面的多维度分析。

适用场景

• 复杂决策制定 - 需要多角度评估的战略决策
• 多视角分析 - 从不同专业领域分析同一问题
• AI共识构建 - 在多个AI意见中形成可靠结论
• 专家系统集成 - 构建基于多模型的智能决策系统
• 风险评估 - 通过多个AI模型降低单一模型的偏见风险

技术实现

• 平台: Hugging Face Space
• SDK: Gradio
• Likes: 118
• 类别: AI / Multi-Agent
• Hackathon: Agents MCP Hackathon 2025

相关资源

• Hugging Face Space: https://huggingface.co/spaces/Agents-MCP-Hackathon/consilium_mcp
• 问题反馈: 通过 Hugging Face Space 的 Community 标签页
• MCP 协议: https://modelcontextprotocol.io

评分: 4.0/5.0

Consilium MCP Server 在 Agents MCP Hackathon 2025 中表现突出,获得118个赞,展示了多AI专家协作的创新应用模式。该项目为复杂决策场景提供了独特的解决方案,是 MCP 生态系统中值得关注的创新实践。