브레인스톰 MCP 서버, 클로드가 더 나은 답변을 위해 다른 LLM들과 코드 상담을 할 수 있게 합니다

한 개발자가 Claude Code에게 '친구에게 전화하기' 기능을 제공하는 'brainstorm-mcp'라는 MCP 서버를 만들었습니다. 이를 통해 Claude Code는 답변을 제공하기 전에 다른 AI 모델들과 상담할 수 있습니다. 이 접근 방식은 복잡한 기술적 결정을 내리는 데 단일 모델의 관점만으로는 부족할 수 있는 상황을 해결합니다.

작동 방식

Claude Code에게 문제를 브레인스토밍하라고 요청하면, 단순히 질문을 다른 모델들로 전달하지 않습니다. 대신 다음과 같은 다중 라운드 토론을 시작합니다:

• Claude는 GPT와 DeepSeek의 응답을 읽습니다
• 잘못되었다고 생각하는 부분에 대해 반박합니다
• 모든 모델들이 라운드를 거쳐 입장을 다듬습니다
• 다른 모델들도 Claude의 응답을 보고 자신들의 입장을 조정합니다

예시: AI 코드 리뷰 도구 설계

출처는 토론 과정의 구체적인 예시를 제공합니다:

• GPT-5.2: Neo4j 그래프 DB, OPA 정책, Kafka, 다중 패스 LLM 추론을 포함한 엔터프라이즈 시스템 제안
• DeepSeek: 더 큰 규모로 접근 — 미세 조정된 CodeLlama 70B, 커스텀 GNN, Pinecone
• Claude: "이것은 모놀리스가 아닌 파이프라인이어야 합니다. 기술 스택은 단순하게 유지하세요. Pinecone 대신 pgvector를 사용하세요. 시맨틱 리뷰를 먼저 출시하고, 팀 학습 기능은 v2에서 추가하세요."

2라운드에서 다른 두 모델 모두 조정되었습니다: GPT-5.2는 pgvector 사용에 동의했고, DeepSeek는 커스텀 모델을 제외했습니다. 세 모델 모두 FastAPI + Postgres + tree-sitter + 호스팅된 LLM에 수렴했습니다.

전체 과정은 75초가 걸렸고 비용은 $0.07이었습니다.

설정 및 구성

Claude Code와 함께 사용하려면 .mcp.json 파일에 다음을 추가하세요:

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

그런 다음 Claude에게 간단히 말하세요: "[당신의 문제]에 대한 최선의 접근 방식을 브레인스토밍해 주세요"

호환성

이 도구는 OpenAI, DeepSeek, Groq, Mistral, Ollama — 기본적으로 모든 OpenAI 호환 API와 작동합니다.

참고 자료

• 전체 토론 결과: GitHub Gist
• GitHub 저장소: spranab/brainstorm-mcp
• npm: npx brainstorm-mcp