Boa abordagem! A ideia de usar o Gemini como orquestrador via MCP é bem inteligente — separa o "pensar" do "codar" e cada modelo faz o que faz melhor.

Eu tenho feito algo parecido no meu setup de automação: uso o GitHub Copilot (Claude) no VS Code para codificação pesada e o Gemini para planejamento e análise de contexto mais amplo. A diferença é que no meu caso a orquestração é mais manual — seu approach com MCP automatiza isso de forma elegante.

Uma dica que pode complementar: se você usa o /plan do Gemini para gerar planos estruturados, dá pra salvar esses planos como CLAUDE.md ou AGENTS.md no repo. Assim quando o Claude Code pega a tarefa delegada, ele já tem o contexto completo sem precisar gastar tokens re-analisando o codebase. É basicamente um "cache de contexto" entre os dois.

Sobre o DeepSeek como terceira camada — faz sentido para documentação e Markdown, mas cuidado com tasks que envolvem lógica de negócio mais complexa. Nos meus testes ele tende a alucinar mais em edge cases.