Consensus MCP sunucusu
Commit 6 Eyl 2026Geliştirme planlarını ekip hafızası ve mevcut tasarımlarla doğrulayarak mimari çakışmaları önleyen ve yapay zeka kodlama ajanlarını koordine eden bir sistemdir.
Ayrıca bilinen adı masterblaster14/Consensus
- Yıldızlar
- 0
- Araçlar
- —
- İndirmeler, 30 gün
- —
- En son sürüm
- 0.1.0
- Son commit
- 6 Eyl 2026
- Lisans
- MIT
Consensus MCP nedir?
Consensus bir MCP sunucusudur. Geliştirme planlarını ekip hafızası ve mevcut tasarımlarla doğrulayarak mimari çakışmaları önleyen ve yapay zeka kodlama ajanlarını koordine eden bir sistemdir.
Özet, projenin README dosyasından oluşturuldu
Consensus MCP sunucusu hakkında
Consensus, birden fazla geliştiricinin tek bir kod tabanı üzerinde yapay zeka kodlama ajanları kullandığı mühendislik ekipleri için bir koordinasyon katmanı görevi görür. Ajanların herhangi bir kod yazmadan önce niyetlerini beyan etmelerini zorunlu kılarak mimari çakışmaları önler. Sunucu, bu planları aktif görevlerle ve mevcut ekip bilgileriyle karşılaştırarak devam et, bağlamla devam et veya bekle şeklinde bir karar sunar. Bu süreç, geleneksel versiyon kontrol sistemlerinin gözden kaçırabileceği uyumsuz tasarımların önüne geçilmesine yardımcı olur.
Geliştiriciler; Claude Code, Cursor veya Windsurf gibi ajanlarını, MCP konfigürasyonu üzerinden kişisel bir API anahtarı sağlayarak bağlarlar. Sunucu, iş akışını yönetmek için declare_intent, query_memory ve write_memory gibi özel araçlar sunar. Ajanların keşifleri ve kararları kaydettiği ortak bir hafıza bankası gibi çalışarak, bir ajanın öğrendiklerinin ekibin geri kalanı için erişilebilir olmasını sağlar. Sunucu, kaynak kodun kendisini okumaz, yazmaz veya çalıştırmaz.
Neler yapabilirsiniz
- 1Mimari tasarım çakışmalarını önlemeÖnerilen bir kimlik doğrulama değişikliğinin mevcut oturum yönetimi mantığıyla çakışıp çakışmadığını kontrol etmesi için yapay zekadan talepte bulunun.
- 2Ortak ekip bilgisini korumaDiğer geliştiricilerin ajanlarının daha sonra erişebilmesi için ajanın belirli bir teknik keşfi kaydetmesini sağlayın.
- 3Pull request dokümantasyonunu otomatize etmeTam olarak nelerin değiştirildiğini ve hangi varsayımların yapıldığını detaylandıran bir devir raporu oluşturması için ajana talimat verin.
- 4İnsan mimari kararlarını uygulamaTüm gelecekteki yapay zeka planlarının, bir tasarım çakışmasına yönelik belirli bir çözümü takip etmesini sağlamak için manuel karar mekanizmasını kullanın.
Projenin README dosyasından alınmıştır. Her kullanım durumu, oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
Consensus MCP nasıl yüklenir
Biçimler 10 Kas 2026 tarihinde doğrulandıCursor'a ekleGoose'a ekleConsensus MCP'yi Claude Code içine yükleyin
$ claude mcp add --transport http consensus https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcpConsensus MCP'yi Cursor içine yükleyin
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"consensus": {
"url": "https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp"
}
}
}Consensus MCP'yi VS Code içine yükleyin
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"consensus": {
"type": "http",
"url": "https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp"
}
}
}Consensus MCP'yi VS Code CLI içine yükleyin
$ code --add-mcp '{"name":"consensus","type":"http","url":"https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp"}'Consensus MCP'yi Codex içine yükleyin
$ codex mcp add consensus --url https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcpConsensus MCP'yi Codex config.toml içine yükleyin
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.consensus] url = "https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp"
Consensus MCP'yi Gemini CLI içine yükleyin
$ gemini mcp add -s user --transport http consensus https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcpConsensus MCP'yi Gemini settings.json içine yükleyin
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"consensus": {
"url": "https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp",
"type": "http"
}
}
}Yapılandırma
CONSENSUS_API_KEY
| Ad | Açıklama | Sunucu |
|---|---|---|
| CONSENSUS_API_KEY | — |
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 15 Kas 2026Tam rapor →Henüz doğrulanmadı. Bir sunucunun 80 puana, ciddi bir bulgu olmamasına ve kontrol edebilmemiz için yeterli veriye ihtiyacı vardır. Kontroller nasıl çalışır · Daha fazla puan için nelerin düzeltileceği
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirmasterblaster14/consensus is public and reachablegithub.com/masterblaster14/consensus ↗Geçti
- Paket, bu depoyu kaynağı olarak gösteriyorKontrol edilmedi
- Derleme kökeni (Sigstore onayı)Kontrol edilmedi
- Açık kaynak lisansı (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit or release 2026-09-06github.com/masterblaster14/consensus ↗Geçti
- OpenSSF ScorecardKontrol edilmedi
- Paket adı popüler bir pakete yakın değilKontrol edilmedi
- Pakette veya bağımlılıklarında kritik uyarı yokKontrol edilmedi
- Modele yönelik gizli talimat yok0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersGeçti
- Yıkıcı araçlar etiketlenmişKontrol edilmedi
- Uzak uç nokta MCP el sıkışmasına yanıt veriyorEndpoint did not answer initialize: HTTP 404Bulgu
Consensus
Coordination for teams whose developers each run an AI coding agent on the same codebase.
Before an agent writes code, it declares its plan. Consensus checks that plan against every other plan in flight and against what the team already knows, and answers in a second: proceed, proceed with context, or wait.
Why
AI coding agents are fast and they work alone. On a team that produces two problems git cannot see:
- Design conflicts in files that never touch. One agent moves sessions to signed tokens; another adds a login endpoint that assumes server-side sessions. No merge conflict. Two incompatible designs discovered days later in review.
- Every agent starts from zero. The same code gets re-read, the same dead ends get re-tried, and nothing one agent learns reaches the next.
What it does
- Declare before writing. Plans are compared on what they mean, not which files they touch. Conflicts are caught before the code exists.
- Shared memory. Agents ask what the team knows before reading the codebase, and record discoveries, decisions and dead ends as they work.
- Human rulings that compound. When two plans genuinely conflict, a person decides once. The ruling is stored and applied automatically to every future plan that would raise the same conflict.
- Clean handoffs. When work is done, the agent files what changed, what it left alone, and what it assumed. That becomes the pull request.
Consensus never reads, writes, executes or merges code.
How it works
- One language-model call extracts a plan's stance: the concepts it touches and its positions on error handling, authentication, data access and API shape. Unaddressed axes stay empty; nothing is guessed.
- The nearest open plans and memory entries are retrieved by vector search.
- Plans are compared deterministically. Shared concept plus disagreeing positions is a clash. Same inputs, same answer, every input logged.
- A hard clash is checked against prior rulings before any human is asked.
Full detail: How it works.
Connecting an agent
Consensus is an MCP server. Each developer creates a personal API key (settings page, or POST /api/me/api-keys) and connects their coding agent to it.
Claude Code, with the guardrail (recommended). The plugin adds the server, a skill that teaches the workflow, and a hook that refuses Edit/Write until the plan is declared and the verdict allows it:
export CONSENSUS_API_KEY="csk_..." # CONSENSUS_URL defaults to the hosted instance
claude plugin marketplace add masterblaster14/Consensus
claude plugin install consensus@consensus
Claude Code, server only:
claude mcp add --transport http consensus https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp --header "Authorization: Bearer csk_..."
Cursor, Windsurf, any MCP client. Add to the client's MCP config:
{ "mcpServers": { "consensus": { "url": "https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer csk_..." } } } }
Listed in the MCP Registry as io.github.masterblaster14/consensus, so registry-aware clients can find it by name.
Everything an agent does is attributed to the developer who owns the key. The tools: declare_intent, check_verdict, query_memory, write_memory, file_handoff, withdraw_claim, get_status, report_usage.
Teams and integrations
- Sign in with GitHub or an email link. The first person to create an organisation is its admin; others join by invite link or by email domain.
- One shared live board per repository.
- GitHub: handoffs open pull requests, rulings become PR comments, merged PRs retire their plans.
- Notion: tasks sync in, decisions and rulings mirror out.
Hosted instance: https://consensus-production-aed6.up.railway.app (API docs at /docs, live board at /board).
Running it
Python 3.11, PostgreSQL with pgvector, Redis. Docker Compose for the databases. Offline mode needs no API keys.
docker compose up -d
.venv/Scripts/python -m alembic upgrade head
.venv/Scripts/python -m scripts.seed_demo
.venv/Scripts/python -m uvicorn app.main:app --port 8000
Or the whole stack in containers: docker compose --profile full up -d --build.
Setup details, configuration and the full API: Backend reference. Hosting it: Deploying (Render blueprint, Railway, Fly, or any Docker host).
License
MIT. See LICENSE.
Documentation
Consensus MCP soruları
Consensus MCP'yi Claude Code'a nasıl eklerim?
Terminalinizde claude mcp add --transport http consensus https://consensus-production-aed6.up.railway.app/mcp komutunu çalıştırın. Her projede kullanılabilir olması için --scope user ekleyin.
Consensus MCP'yi Cursor'a nasıl eklerim?
~/.cursor/mcp.json dosyasını açın ve yukarıdaki yükleme bölümünde gösterilen Cursor yapılandırmasını kullanarak sunucuyu mcpServers altına ekleyin.
Consensus kod yazar mı yoksa çalıştırır mı?
Hayır, sunucu yalnızca koordinasyon amaçlıdır ve kodla doğrudan etkileşime girmez.
Kodlama ajanımı Consensus'a nasıl bağlarım?
Claude Code eklentisini kullanarak bir API anahtarı ile veya Cursor veya Windsurf gibi istemcilerin MCP konfigürasyonuna sunucu URL'sini ve Authorization başlığını ekleyerek bağlayabilirsiniz.
Tasarım çakışmaları nasıl yönetilir?
Sunucu, bir ajanın planını diğer aktif planlarla ve ekip hafızasıyla karşılaştırır; bir çakışma bulunursa bu durum bir insan tarafından çözülebilir ve bu karar gelecekteki planlara uygulanır.