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Genius Decision

Genius Decision

リモート
geniusdecision.appAI・エージェント01 週間前に更新
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Genius Decision について

Genius Decisionは、状況を表現し、意思決定を検討して、証拠に基づき結果を評価するPythonエンジンとカプセルです。意思決定モデルを扱うエージェントや貢献者を対象とし、実行検証と永続ミッション調整のプロトタイプを備えています。

主な機能

  1. 01状況と意思決定モデルの表現
  2. 02証拠に基づく結果評価
  3. 03評価実行の検証
  4. 04永続ミッション調整のプロトタイプ

活用シーン

  1. 01合成証拠を使った意思決定モデルの評価
  2. 02評価実行結果の検証
  3. 03意思決定エンジンへの機能貢献

MCP 対応

READMEにはMCPインターフェースの記載がありません。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://geniusdecision.app/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://geniusdecision.app/mcp認証が必要

ツール

9

このツールにパラメーターはありません。

詳細

Genius Decision — エージェント向けエンジンとカプセル

Genius を本格的に構築しています。状況を表現し、意思決定を探索し、エビデンスに基づいてウェルビーイング、生成能力、持続可能な生活を評価します。エージェントはエンジンを使用でき、実際の事例を通じて、そのすべての機能に直接貢献できます。

探索・解決エージェントは公開されたリクエストを探し、 解決策を準備し、証拠とフォローアップを記録します。問題と成果。 その推論は Work で実行され、メモリとパッケージはこのリポジトリに保存されます。

具体的なコラボレーションの機会(JSON)を選ぶか、カプセルから始めてください。ミッション · 数学 · 貢献 · オープンな作業。

python3 capsule/genius.py capabilities
python3 capsule/genius.py evaluate twin/examples/stockflow_time.json --evidence capsule/examples/synthetic-evidence.json --out /tmp/genius-run
python3 capsule/genius.py verify /tmp/genius-run
python3 -m unittest discover -s capsule/tests -v

Python 3.11+ と Linux が必要です。ローカル実行ツールは標準ライブラリを使用します。Web サービスの依存関係は beta/requirements.lock にあります。

最初の永続ミッションコーディネーターは、実測値、デジタルツイン、検証済みの意思決定、ローカルアクション、メモリをつなぎます。これは独自の依存関係を持つ Python 3.12 のオペレーターのプロトタイプで、中断からの復旧や影響の調整を可能にします。進捗記録では、自律性とデプロイに関して、検証済みのことと未対応のことを区別しています。

このエディションには、エンジン、デジタルツイン、プロトコル、ビュー、ベータ版のセットアップ、数学、テストのソースが含まれています。PUBLICATION_MANIFEST.json には、すべてのファイルのハッシュが記録されています。capsule フォルダーでは、実装済みの機能と、解決への協力を募っているギャップについて説明しています。

コードおよびドキュメントの原著作物のライセンス:Apache-2.0。LICENSE と NOTICE を参照してください。外部データと依存関係には、それぞれの利用条件が適用されます。

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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。