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mcp-verify-claim

mcp-verify-claim

ローカル
github.com/sudo-ai-gitAI・エージェント09 週間前に更新

mcp-verify-claim について

mcp-verify-claimは、エージェントの主張に証拠を添え、証拠の段階を割り当てる決定論的なMCPサーバーです。LLMやネットワーク接続を使わず、未検証の操作結果が事実として報告されるのを防ぎます。

主な機能

  1. 01主張を4段階の証拠レベルに分類
  2. 02TRUST、REVIEW、DO-NOT-REPORTを判定
  3. 03根拠のない完了報告を検査
  4. 04ステータスと証拠の報告テンプレート

活用シーン

  1. 01エージェントの操作報告に証拠があるか確認
  2. 02未実行のテストを合格と報告するのを防止
  3. 03デプロイやAPIの状態に関する主張を確認

MCP 対応

主張の段階分類、主張のチェック、段階の定義、報告テンプレートをMCPクライアントに提供します。証拠のない主張はDO-NOT-REPORTにできます。

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": {
"sudo-ai-git-mcp-verify-claim": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}
起動コマンドuvx mcp-verify-claim

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
pypimcp-verify-claim1.0.0

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

mcp-verify-claim

証拠に基づき、誠実に段階分けした主張の報告を強制する、Model Context Protocol(MCP)サーバーです。エージェントが行うすべての主張を、証拠を添えてエビデンスの段階(FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED)に分類します。これは、確認されていない主張がいつの間にか報告されてしまう失敗パターン(コマンドを一度も実行していないのに「正常にプッシュされました」「テストはパスしました」「API は 200 を返しました」と断言すること)への対策です。

決定論的で、LLM もネットワーク呼び出しも使用しません。セルフホスト可能で、あらゆるエージェント(Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw、Codex CLI)と互換性のある MCP サーバーです。

存在する理由

エージェントに最もよく見られる失敗は、推論の誤りではありません。もっともらしい響きの 一度も検証されていない結果 を報告することです。mcp-verify-claim は厳格なゲートを設け、未検証の主張を事実として報告できないようにします。

適合するパターン(意見ではなく証拠に基づいて回答するエージェントツール)

MCP を通じて、実際の操作(編集、チェック、ルール評価、変更)へのアクセスをエージェントに与える場合、その価値は意見ではなく証拠に基づいて回答できることにあります。エージェントはチェックを実行し、実際の状態を確認し、何をしたかを証明できます。ただし、それが成り立つのは、エージェントが証拠の添付を強制される場合に限られます。ルールやチェックを提供するインターフェース(「モジュールは有効か?」「この状態変更のスライスは適用されたか?」「実際に何が変わったか?」)は、まさに価値の高いユースケースです。それぞれのチェックが、機械で検証可能な結果を生成します。

mcp-verify-claim は、エージェントが証拠(終了コード、実際の読み戻し、実際の HTTP ステータス)を添えて結果を報告することを保証し、推測や未実行の手順を事実として取り繕えないようにするゲートです。操作を提供するあらゆる MCP インターフェースと組み合わせることで、エージェントの回答はもっともらしいだけのものではなく、行ごとに監査可能になります。

ツール

  • tier_claim(claim, evidence, verification_kind) — 主張を段階、判定(TRUST / REVIEW / DO-NOT-REPORT)、および誠実な次のアクションに分類します。
  • check_claim(claim) — 捏造や曖昧化の兆候(成果物を伴わない完了報告、「API が返しました」、曖昧な表現)を決定論的に検査します。
  • report_templates() — 標準の STATUS / EVIDENCE / GAPS 完了形式と、6 ステップの動作ループを提供します。
  • tier_definitions() — FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED の定義を提供します。

エビデンスの段階(中核)

段階意味判定
FACT生のツール出力(終了コード、本文、ファイルの読み戻し、HTTP ステータス)で確認したTRUST
INFERENCE事実から推論したもの。推論の筋道を示してくださいREVIEW
SPECULATION推測です。真実として報告してはいけませんREVIEW
UNVERIFIED証拠が得られていませんDO-NOT-REPORT

インストールと実行

1 コマンド(推奨) — リポジトリからインストールします。PyPI トークンは不要です:

uv tool install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim
mcp-verify-claim                         # run stdio server
mcp-verify-claim --http --port 8137      # or Streamable HTTP for remote use

または、pipx を使用します:pipx install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim

ソースから直接(代替手段):

pip install mcp
python3 mcp_server.py
Claude Desktop / エージェントの設定
{ "mcpServers": {
    "verify-claim": { "command": "mcp-verify-claim", "args": [] }
}}

例

tier_claim("Successfully deployed", evidence="", verification_kind="")
--> tier UNVERIFIED, verdict DO-NOT-REPORT
    signals: [high] completion claim without artifact
    next: go get the evidence before reporting

tier_claim("Deploy is live", evidence="origin/main SHA==local HEAD, HTTP 200", verification_kind="read_back")
--> tier FACT, verdict TRUST

ファミリーの一製品

これは、sudo-ai-git による 決定論的で、LLM を使用しない エージェント信頼性向け MCP サーバー3製品のうちの1つです。

  • mcp-skill-sec — スキルのインストール前セキュリティ監査
  • mcp-verify-claim — エビデンスに基づく、誠実な段階評価付きの主張レポート(このリポジトリ)
  • mcp-benchmark-hygiene — pytest 設定の漏洩/評価の公正性に関する検出

姉妹製品: mcp-token-saver — エージェントとの会話向けトークンコストのプロキシ+アナライザー(請求前に重複トークンを除去し、実運用で74%削減を実証)。ディスカッション

同じファミリーの製品(MCP サーバーではなく、無料の CLI):harness-audit — 同じ設定漏洩による誤採点を見つける、決定論的なエージェント評価/ベンチマーク採点の公正性監査ツールです。無料のリードマグネットであり、同じ検証規律を備え、依存関係はゼロ、1行ずつ監査できます。

ライセンスと開発元

MIT。sudo-ai-git が作成しました。単体で動作する、動作の厳密性を高めるツールであり、独自の手法は含みません。verify-before-claim エージェントスキルを MCP として表現したものです。

MCP 公式レジストリのメタデータ

mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-verify-claim

カスタム連携の依頼

認証、ログ記録、セキュリティスキャン合格、ホスティングなど、社内システムと連携させる必要がありますか?カスタム開発リクエストを作成してください。どちらの場合も、MIT のリファレンスアセットは無料でご利用いただけます。

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。