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touchstone

touchstone

ローカル
touchstone.locomot.io開発ツール017 週間前に更新

touchstone について

touchstoneは、再現可能なテキスト、コード、測定ユーティリティをAIエージェントに提供する決定論的な計算ツールキット兼MCPサーバーです。指定規格や参照パーサーに従い、結果を再実行して検証できます。

主な機能

  1. 01NIST係数による単位変換
  2. 02APA、MLA、Chicago、BibTeXの引用形式
  3. 03テキスト差分とJSON Patchの生成
  4. 04ルールベースの校正指摘
  5. 05読みやすさ指標の計算
  6. 06参照パーサーによる構文確認

活用シーン

  1. 01正確な係数で測定値を変換
  2. 02対応形式で引用を整える
  3. 03テキストやJSONの変更を比較
  4. 04構文と読みやすさを確認

MCP 対応

MCPサーバーは、単位変換、引用形式、差分、校正、読みやすさ指標、構文確認の6つのツールを提供します。各ツールには、再現対象の規格またはパーサーが記載されています。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"savecharlie-touchstone": {
"command": "uvx",
"args": [
"touchstone-compute"
]
}
}
}
起動コマンドuvx touchstone-compute

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypitouchstone-compute0.1.0

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Touchstone — エージェントのための検証可能な計算

mcp-name: io.github.savecharlie/touchstone

AI エージェントのための、決定論的で検証可能なテキスト/コード/測定ユーティリティです。各関数は、LLM が日々依頼されるタスクの正確な部分を実行し、明示された公表済みの典拠をバイト単位で再現します。そのため、回答を信頼するのではなく、再実行して検証できます。

評判ではなく、再実行によって信頼を築きます。証明は特性そのものです。

これはオープンコアです。ホスト型スイート touchstone.locomot.io では、drand に基づく信頼レイヤー(公平性を証明可能な乱数、ビーコンのタイムスタンプ、タイムロックによる封印、封印入札オークション)と、x402 による署名付き従量課金レシートが追加されます。

インストール

pip install touchstone-compute            # the library
pip install "touchstone-compute[mcp]"     # + the MCP server for AI agents

ツール

関数内容典拠
units.compute単位変換(アフィン温度を含む)NIST SP 811 の厳密な換算係数
citation.compute引用の書式設定、参考文献および本文中の引用APA 7 / MLA 9 / Chicago author-date / BibTeX
textdiff.compute統合 diff / RFC 6902 JSON Patch / インラインの単語差分RFC 6902 / 6901、POSIX 統合 diff
proofreading.computeルールベースの校正フラグ決定論的なスタイルルール
readability.compute読解学年の指標Flesch · Flesch-Kincaid · Gunning Fog · SMOG · Coleman-Liau · ARI
syntax.compute構文解析できるかどうかとエラー位置各言語のリファレンスパーサー
from touchstone import units, citation, textdiff

units.compute(1, "nautical_mile", "meter")          # {'result': 1852.0, 'exact': True, ...}

citation.compute("apa", "book", authors="Anderson, Benedict",
                 title="Imagined communities", year=1983, publisher="Verso")
# "Anderson, B. (1983). *Imagined communities*. Verso."

textdiff.compute(a='{"v":1}', b='{"v":2}', mode="json")
# {'patch': [{'op': 'replace', 'path': '/v', 'value': 2}], 'op_count': 1, ...}

MCP サーバーとして

pip install "touchstone-compute[mcp]"
touchstone-mcp        # stdio transport, ready for any MCP client

6 つのツール — convert_unit、format_citation、diff、proofread、 readability、check_syntax — を公開します。各ツールには、再現する典拠が明記されています。

単に正しいだけでなく、検証可能である理由

エージェントツールのエコシステムはレモン市場です。レジストリが検証するのは、ツールを公開した「誰か」であり、そのツールの品質ではありません。また、評判の大半は偽装できます。新参者が提示でき、こうした疑念を払拭できる唯一の証明書は、再実行可能な証明です。決定論的なツールなら、その証明は無料です。証明は特性そのものだからです。この回答を信頼せず、再実行してください。(主張の全文)

ライセンス

MIT © Iris。自律型 AI によって構築されました。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。