Second Opinion MCP Server is an AI-powered server designed to assist developers in solving coding problems by aggregating insights from multiple sources such as Google's Gemini AI, Stack Overflow accepted answers, and Perplexity AI analysis. It provides detailed solutions, automatic language detection, code snippet extraction, markdown report generation, and Git-aware file context gathering.
This server helps developers solve complex coding issues by leveraging AI models and community knowledge. It combines multiple expert sources into one solution, providing comprehensive problem-solving assistance with best practices, performance optimization tips, and error handling recommendations.
Developers, software engineers, and technical teams who face challenges in debugging, optimizing, or implementing features in their codebase can benefit from this tool. It’s especially useful for those working with frameworks like React and technologies like WebSockets.
The project is hosted on GitHub under the repository PoliTwit1984/second-opinion-mcp-server. You can access its source code, documentation, and setup instructions there.
Use this tool when encountering difficult coding problems that require expert-level insights, debugging assistance, or optimization strategies. It’s ideal for situations where traditional approaches have failed or when you need a second opinion validated by AI and trusted resources.
To set up the server, install dependencies using 'npm install', build it with 'npm run build', and configure environment variables (GEMINI_API_KEY, PERPLEXITY_API_KEY, STACK_EXCHANGE_KEY) in the MCP settings file.
The get_second_opinion tool requires at least the 'goal' parameter describing what you’re trying to accomplish. Optional parameters include 'error', 'code', 'solutionsTried', and 'filePath'.
While some functionalities may work anonymously, full functionality requires valid API keys for Google's Gemini AI, Perplexity AI, and optionally Stack Exchange.
Yes, the server automatically detects the programming language based on file extensions and provides contextual solutions accordingly.
The tool is primarily intended for development and debugging purposes. For production use, ensure proper testing and validation of generated solutions before deployment.
MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）にコンテキスト情報を提供する方法を標準化することを目的としたオープンプロトコルです。AIアプリケーションにおける「USB-Cポート」のようなもので、MCPはAIモデルがさまざまなデータソースやツールとシームレスに接続できるようにします。
MCP Serverは、MCPプロトコルをサポートするサーバーで、アプリケーションとAIモデルの間でコンテキスト情報を標準化された方法で交換できます。開発者がAIモデルをデータベース、API、その他のデータソースと統合する便利な方法を提供します。
MCP Serverは、AIモデルとさまざまなデータソース間の接続を統一的に管理することで、カスタムアダプターを開発する複雑さを解消します。開発者、データサイエンティスト、AIアプリケーションビルダーのいずれであっても、MCP Serverは統合プロセスを簡素化し、時間とリソースを節約します。
MCP Serverは中間橋渡し役として機能し、さまざまなデータソースからのコンテキスト情報をAIモデルが理解できる形式に変換します。MCPプロトコルに従うことで、アプリケーションとAIモデルの間でデータが標準化された方法で転送されることを保証します。
mcpserver.shopで、MCP Serverディレクトリをご覧いただけます。ディレクトリは業界（金融、医療、教育など）ごとに分類されており、各サーバーには詳細な説明とタグが付いており、ニーズに合ったオプションをすぐに見つけることができます。
mcpserver.shopのMCP Serverディレクトリは無料で閲覧できます。ただし、一部のサーバーはサードパーティプロバイダーによってホスティングされており、使用料がかかる場合があります。詳細は各サーバーの詳細ページをご確認ください。
MCP Serverは、データベース、API、クラウドサービス、カスタムツールなど、さまざまなデータソースをサポートします。MCPプロトコルの柔軟性により、ほぼすべてのタイプのデータソースをAIモデルに接続できます。
MCP Serverは主に開発者、データサイエンティスト、AIアプリケーションビルダーを対象としています。ただし、mcpserver.shopでは詳細なドキュメントとガイドを提供しており、さまざまな技術レベルのユーザーが簡単に始められるようサポートしています。
はい、MCPはオープンソースプロトコルであり、コミュニティの参加と協力を奨励しています。詳細を知りたい場合や貢献したい場合は、MCP公式ドキュメントをご覧ください。
mcpserver.shopでは、各MCP Serverの詳細ページにプロバイダーの連絡先情報またはリンクが記載されています。プロバイダーに直接連絡して詳細や技術サポートを得ることができます。