Agent evidence

agent-evidence-mcp

オフラインで読み取り専用の MCP サーバーです。提示されたエビデンスのバイト列に照らして、AI システムに関する主張が成立するかを判定し、agent-evidence 適合性ベクトルを再生します。

レポートを信頼するのではなく、アシスタントにエビデンスを確認させたいエージェント開発者、監査担当者、プラットフォームエンジニア向けです。

agent-evidence はオープンな記録形式です。probityai はこの形式に照らして記録を検証、評価し、このサーバーはアシスタント向けにその検証を実行します。

リリース済みパッケージをインストールします：pip install agent-evidence-mcp==0.2.3。同じファミリーのパッケージ（probity-verify、agent-evidence-vectors、agent-evidence-vocabulary、agent-evidence-admission、jcs-admit）には互換性のあるリリース範囲を指定しているため、各パッケージの最新リリースと一緒にインストールされます。また、サードパーティ製の依存関係はすべて正確なバージョンに固定されています。最後のパッケージには、jcs-admit と dsse の Rust クレートがホイールとして含まれています。

クイックスタート

Claude Code に追加し、サンプルの主張を実行するようアシスタントに依頼します：

claude mcp add agent-evidence -- uvx [email protected]

または、Claude Code プラグインをインストールします：/plugin install agent-evidence --marketplace probityai/agent-evidence-mcp。

または、パッケージ以外にクライアントをインストールせずに、Python からツールを呼び出します：

uvx --from agent-evidence-mcp==0.2.3 python - <<'PY'
import asyncio
from mcp.client import Client
from mcp.client.stdio import StdioServerParameters

async def main():
    async with Client(StdioServerParameters(command="agent-evidence-mcp")) as client:
        result = await client.call_tool("verify_sample", {"scenario": "contradicted"})
        print(result.structured_content["decision"], result.structured_content["reason"])

asyncio.run(main())
PY

次のように出力されます：

contradicted selected_span_missing_from_record

レポートが引用する一節がソースのキャプチャにないため、主張は反証されます。残り2つの判定では、シナリオとして supported または not_established を使用してください。

ツール

9つのツールは、すべて読み取り専用、オフライン、かつ実行範囲が制限されています：verify_claim、verify_sample、list_vector_corpora、run_vectors、explain_vector、lookup_term、check_artifact_digest、canonicalize_json、verify_dsse。データの取得、書き込み、送信は一切行いません。

ステータス

バージョン 0.2.3。テストでは、同梱のコーパスを使い、実際の MCP クライアントを介してすべてのツールを実行します。また、ツールの出力が壊れた場合にテストが失敗することを、ミューテーションチェックで確認しています。

ドキュメント

ページ	内容
ツール	各ツールの引数と戻り値
インストール	Claude Code、Gemini CLI、Docker、標準入出力のみを使う方法
エージェントガイド	サーバーを使用するエージェント向けの簡潔な索引
リポジトリの変更	実行するコマンドと、手作業で編集してはいけないもの

ライセンス

Apache-2.0。