ProofGraph (Antigravity MCP)

💡 为什么选择 ProofGraph？

传统的检索增强生成（RAG）会将 5,000 到 20,000 个未经验证的 Token（包括杂乱的 HTML、侧边栏和重复段落）倾倒进大模型提示词中。这会导致上下文膨胀、Token 成本升高、延迟激增和幻觉加剧。

ProofGraph 以由加密来源证明支持的最小充分上下文取代模糊的文本倾倒：

Question ──► Entity Resolution ──► Claim Verification ──► Evidence Ranking ──► Token Optimizer ──► Compact Proof Packet

🎯 ProofGraph 检索的是证据，而不仅仅是文本。

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✨ 主要功能

功能	说明	优势
🛡️ 证据优先验证	加密 SHA-256 哈希与带时间戳的引文	消除缺乏依据的幻觉
🔍 多信号实体消歧	结合 Jaro-Winkler、域名、GitHub 组织和 npm 作用域	解析别名，避免错误合并
⚡ Token 预算优化器	严格限制预算上限（500–5,000 个 Token）	上下文减少约 90.7%
🪢 矛盾检测	检测并透明呈现相互冲突的来源	中立、公正地分析争议
🌐 12 个原生 MCP 工具	用于数据包、遍历、审计和 Schema.org JSON-LD 的工具	即刻接入 Claude、Antigravity、Cursor
🔒 企业级 SSRF 防护	阻止环回地址、RFC 1918 子网和云元数据访问	确保自动化 Agent 执行安全

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🚀 快速开始

1. 使用 npx 即刻运行

无需安装：

npx -y @aibuildinfra/proofgraph

2. 通过 npm 全局安装

npm install -g @aibuildinfra/proofgraph

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🤖 MCP 客户端配置

Claude Desktop / Google Antigravity / Cursor

将 ProofGraph 添加到 MCP 配置文件（claude_desktop_config.json 或 Antigravity/Cursor MCP 设置）：

{
  "mcpServers": {
    "proofgraph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@aibuildinfra/proofgraph"]
    }
  }
}

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🛠️ MCP 工具套件

ProofGraph 为 AI Agent 提供 12 种强大的验证与检索工具：

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                            PROOFGRAPH MCP TOOLS                            │
├─────────────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┤
│ get_evidence_packet     │  Primary retrieval: Minimal sufficient proof    │
│ search_entities         │  Multi-signal fuzzy & alias entity matching      │
│ get_entity              │  Canonical record, relationships & Schema.org    │
│ verify_claim            │  Verify assertions against cryptographic proof   │
│ find_evidence           │  Token-budgeted evidence extraction for a claim  │
│ find_relationships      │  1-hop, 2-hop, 3-hop graph traversal paths       │
│ explain_entity          │  Concise factual entity profile & key edges      │
│ trace_claim             │  Step-by-step provenance audit trail             │
│ compare_claims          │  Impartial discrepancy detection across claims   │
│ analyze_web_presence    │  Digital footprint analysis across 8 platforms   │
│ audit_entity_consistency│  Detect mismatches in names, domains & metadata │
│ export_graph            │  Export graph to JSON, JSON-LD, CSV, GraphML     │
└─────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘

示例：证据优先响应数据包

当 AI Agent 查询：

{
  "question": "Is AI Build Infra associated with HumanCraft and ProofGraph?"
}

ProofGraph 会返回精简且以引文为依据的证据数据包：

{
  "entities": [
    {
      "id": "entity:organization:ai-build-infra",
      "name": "AI Build Infra",
      "canonical_url": "https://aibuildinfra.com/"
    }
  ],
  "claims": [
    {
      "claim": "AI Build Infra develops MCP servers and open-source agent tooling.",
      "status": "supported",
      "confidence": 0.98
    }
  ],
  "relationships": [
    { "source_id": "entity:organization:ai-build-infra", "relationship": "DEVELOPS", "target_id": "entity:project:proofgraph" },
    { "source_id": "entity:organization:ai-build-infra", "relationship": "DEVELOPS", "target_id": "entity:project:humancraft" }
  ],
  "evidence": [
    {
      "source": "MCP Registry",
      "url": "https://registry.modelcontextprotocol.io/servers/io.github.AI-BuildInfra/humancraft-ui",
      "excerpt": "Server identifier io.github.AI-BuildInfra/humancraft-ui registered under AI Build Infra publisher identity.",
      "confidence": 0.99
    }
  ],
  "provenance": [
    {
      "source_id": "source:registry:mcp-official",
      "content_hash": "10c56a410a5b22e6f3037126be38073b20e950c2ded2ee36815f20072041b889",
      "retrieved_at": "2026-09-25T12:00:00Z"
    }
  ],
  "metrics": {
    "raw_estimated_tokens": 4500,
    "returned_tokens": 485,
    "compression_ratio": 0.108
  }
}

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📊 Token 缩减基准测试

ProofGraph 大幅降低大模型上下文消耗，同时不牺牲检索精度：

基准查询	传统原始 RAG	ProofGraph 数据包	Token 节省比例	已验证引文
“AI Build Infra 是什么？”	~4,500 tokens	999 tokens	77.8%	4 项主要证据
“HumanCraft 是什么？”	~4,500 tokens	219 tokens	95.1%	有依据的简介
“哪些证据将 HumanCraft 与 AI Build Infra 联系起来？”	~4,500 tokens	221 tokens	95.1%	关系路径
“AI Build Infra 是否与 ProofGraph 有关联？”	~4,500 tokens	485 tokens	89.2%	直接证据 + 关系
“AI Build Infra 提供哪些服务？”	~4,500 tokens	164 tokens	96.4%	有依据的服务声明
累计总计	~22,500 tokens	2,088 tokens	上下文减少 90.7%	100% 可追溯

随时可在本地运行基准测试：

proofgraph benchmark

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🏗️ 架构

flowchart TD
    Agent[AI Agent / Claude / Antigravity / Cursor] <--> MCP[ProofGraph MCP Protocol Layer]
    
    subgraph Engine [Deterministic Verification Engine]
        MCP <--> Optimizer[Token Budget & Deduplication Engine]
        MCP <--> Resolver[Multi-Signal Entity Resolver]
        MCP <--> Verifier[Claim & Contradiction Verifier]
        MCP <--> Traversal[1/2/3 Hop Graph Traversal]
    end
    
    subgraph Storage [Cryptographic Provenance Store]
        Entities[(Canonical Entities)]
        Claims[(Verified Claims)]
        Evidence[(Evidence & SHA-256 Hashes)]
        Sources[(Authoritative Sources)]
        Relationships[(Typed Graph Multigraph)]
    end
    
    Engine <--> Storage
    
    subgraph Security [Security & Safety Boundary]
        SafeFetch[SSRF Protection\nBlocks RFC1918 & Cloud Metadata]
        Robots[Robots.txt & Rate Limiting]
    end
    
    Engine <--> Security

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💻 开发者 CLI 和 Web 仪表板

CLI 命令

# Initialize seed graph
proofgraph init

# Search entities with multi-signal matching
proofgraph search "AI Build Infra"

# Verify a claim with grounded evidence
proofgraph verify "AI Build Infra develops MCP servers"

# Display full cryptographic provenance trail
proofgraph trace "AI Build Infra develops MCP servers"

# Run cross-platform consistency audit
proofgraph audit "AI Build Infra"

# Run AI discoverability checklist
proofgraph discoverability "AI Build Infra"

# Export graph to JSON-LD / CSV / GraphML
proofgraph export jsonld

交互式 Web 仪表板

以可视化方式探索图谱拓扑、实体、声明和审计诊断：

npm run dashboard
# Open http://localhost:3456

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🔐 安全与道德准则

ProofGraph 遵循严格的开源安全原则构建：

• SSRF 防护：所有出站 HTTP 请求均会阻止访问私有子网（127.0.0.0/8、10.0.0.0/8、172.16.0.0/12、192.168.0.0/16）、链路本地 IP 和云元数据（169.254.169.254、metadata.google.internal）。
• 零垃圾信息：ProofGraph 绝不生成虚假的反向链接、伪造引文、自动化评论或操纵排名。
• 隐私优先：通过 STDIO 传输在本地运行；不会收集私人查询或 Agent 交互数据。

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📚 技术文档

• ARCHITECTURE.md — 分层架构和查询引擎设计。
• TOKEN-OPTIMIZATION.md — 预算分区计算和去重算法。
• ENTITY-MODEL.md — 规范 ID 分类、实体类型和关系语义。
• EVIDENCE-MODEL.md — 有依据的验证原则和 SHA-256 哈希架构。
• SECURITY.md — SSRF 防护规则、超时限制和爬虫策略。
• AI-DISCOVERABILITY.md — 8 点知识完整性框架。

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🏢 发布方与开源完整性

ProofGraph 由 AI Build Infra 开发和维护。

• 官方网站：https://aibuildinfra.com/
• 产品页面：https://aibuildinfra.com/proofgraph/
• GitHub：https://github.com/AI-BuildInfra/proof-graph
• 许可证：MIT