qc-validator について
qc-validatorは、AIエージェントの出力を実行時に検証するMCPサーバーです。設定可能な基準での採点、ハルシネーションリスクの推定、スコープ遵守の確認に加え、エージェント別に結果を記録します。
主な機能
- 01設定可能な基準で出力を採点
- 02ハルシネーションリスクの推定
- 03スコープと形式要件の確認
- 04エージェント別の検証結果記録
- 05失敗パターンと傾向の分析
- 06複数エージェントの品質レポート作成
活用シーン
- 01タスク基準に沿ったエージェント出力の確認
- 02提供されたソーステキストとの主張照合
- 03トピックと必須セクションの制限
- 04エージェント品質の継続的な追跡
MCP 対応
MCPクライアントに、出力検証、リスク確認、記録、レポート作成のツールと、品質指標を含むダッシュボードリソースを提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
6掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| output | string | はい | 検証するエージェントの出力テキスト |
| criteria | object | はい | 確認する品質基準 |
| criteria.max_length | number | いいえ | 出力の最大文字数 |
| criteria.required_keywords | array | いいえ | 出力に含める必要があるキーワード |
| criteria.forbidden_patterns | array | いいえ | 含めてはならない正規表現パターンまたは文字列 |
| criteria.factual_claims_count | number | いいえ | 密度が高いと判定する前の事実に関する主張の最大数 |
| task_description | string | はい | エージェントに依頼されたタスクの説明 |
詳細
qc-validator-mcp
AI エージェントの出力を実行時に品質検証します。ハルシネーションを検出し、スコープへの準拠を確認し、出力品質をスコア化します。すべて MCP 経由で利用できます。
インストール
npx qc-validator-mcp
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"qc-validator": {
"command": "npx",
"args": ["qc-validator-mcp"]
}
}
}
ツール
validate_output
長さ制限、必須キーワード、禁止パターン、事実に関する主張の密度など、設定可能な基準に基づいてエージェントの出力をスコア化します。
Params: output, task_description, criteria { max_length, required_keywords[], forbidden_patterns[], factual_claims_count }
Returns: { pass, score, issues[], recommendation }
check_hallucination_risk
ハルシネーションの可能性を推定します。ソーステキストがある場合は、文単位で根拠を確認します。ソースがない場合は、具体的な数値、日付、URLが多い出力にフラグを付けます。
Params: output, source_text (optional), claim_count (default 5)
Returns: { risk_level, unsupported_claims[], confidence, suggestion }
check_scope_compliance
スコープ契約(許可・禁止されるトピック、単語数の制限、必須セクション)に照らして出力を検証します。
Params: output, scope { allowed_topics[], forbidden_topics[], max_words, required_sections[] }
Returns: { compliant, violations[], scope_utilization_percent }
log_validation
エージェントごとの傾向を把握できるよう、検証結果を保存します。
Params: agent_id, output_hash, score, pass, issues_count
Returns: { logged, agent_id, total_validations }
get_failure_patterns
特定のエージェントでよく見られる失敗パターンを分析します。
Params: agent_id
Returns: { total_validations, pass_rate, avg_score, most_common_issues[], trend }
generate_quality_report
検証済みのすべてのエージェントを対象に、品質ダッシュボードを生成します。パラメーターは不要です。
Returns: { total_agents, overall_pass_rate, agents[], worst_performers[], best_performers[], recommendations[] }
リソース
qc://dashboard— 検証済みのすべてのエージェントの品質指標
アーキテクチャ
- Pure Node.js ES modules
- In-memory Maps(外部依存関係なし)
- @modelcontextprotocol/sdk を介した stdio トランスポート
- 設定不要
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。