Verificate MCP

Verificate MCP——让你的氛围编程 MVP 一路走向生产环境

来自实时服务的真实输出：12 行 AI 编写的支付代码——几秒内完成拒绝、修复和批准。

你用氛围编程做出了演示版。它能帮你把产品真正发布。 从可运行的演示到正式发布的产品，中间曾经需要一位经验丰富的 CTO 和一支资深开发团队——他们能发现模拟退款流程、虚构的 SDK 调用，以及在真实流量下崩溃的循环。Verificate MCP 就是这样一支评审团队，以 MCP 服务的形式运行：拥有否决权的 17 道确定性现实关卡，结合前沿模型进行的企业级评审（ISO/IEC 25010：性能、可扩展性、可靠性），在每项 AI 编写的更改进入代码库之前运行。AI 编写代码；关卡守住标准；你发布产品。托管服务，无需安装，几秒内给出二元判定——可用于 Claude Code、Cursor、Windsurf 或任何 MCP 客户端。

不只是另一个 Linter 封装。 每个 MCP 目录中的代码质量工具分为两类：扫描器（ESLint、Semgrep 和 SonarQube 桥接工具——基于确定性规则，不做判断）和提示词中继工具（将代码库发送给你自己的 LLM 密钥进行评审——只是多了几步的自我评审）。Verificate 两者都不是：这些关卡拥有否决权，任何模型输出都无法推翻。

你的编码助手写了个模拟实现，就说完成了。它会虚构一个不存在的 SDK 调用。它还可能提交一个 N+1 循环，虽然能通过所有测试，却会在负载下崩溃。Verificate MCP 会对每项 AI 输出进行深入评审——先运行确定性现实关卡（任何一道都能否决），再由企业级评审为通过关卡的代码评分——确保代码到达你的代码库之前完成评审。

一次真实的拒绝（原文）

将 12 行看似合理的 AI 编写支付代码发送至生产网关。判定结果：已拒绝——得分 30.8/100，遭 code_reality_gate 否决，发现的问题包括：

“N+1 次同步 API 调用……对于 100 个项目，这会导致 100 次顺序 HTTP 往返，耗时约 10–20 秒，并阻塞事件循环／工作线程……会触发 Stripe 速率限制（100 次请求／秒）。” “stripe.Inventory 不是有效的 Stripe SDK 资源。” “浮点数表示问题会导致金融交易出现舍入误差；Stripe API 要求使用整数美分。”

这些问题中的每一个，都可能让你花一个下午调试生产环境；而现在，几秒内就能发现。

实测效果——与让模型审查自己的代码相比

在自然工作流中，向前沿模型提问 “这个可以合并吗？”，6 次运行中有 0 次发现奖励作弊（只执行 assert True 的测试）和虚构的 API（stripe.Refund.create_partial）。Verificate 的门禁则以确定性方式在 6 次运行中全部发现这两种问题，且对干净代码的误报为 0。

对抗性案例	仅使用 LLM 审查	Verificate 门禁
奖励作弊（assert True 测试）	0 / 6	6 / 6
虚构 API（不存在的 SDK 调用）	0 / 6	6 / 6

经实战检验： 5 周内审计了 2,581 次验证（拒绝 66 次，标记不适用 270 次），其中包括保护一个包含 2,100 万个实体、带来源引用的知识库的写入路径（引用率 98.6%，268 个来源全部获得许可）。复现过程：scripts/ · 完整说明：COMPARISON.md。

工具

每个工具各司其职——两个返回判定的门禁、一个不返回判定的顾问，以及一个生成器：

工具	职责	返回结果
validate_ai_output	AI 编写代码的合并门禁。 确定性现实检查（模拟／占位内容否决、作弊与绕过检测、虚构 API 检查）优先运行，且不可被覆盖；随后按照 ISO/IEC 25010 审查通过检查的内容。	二元批准／拒绝判定 + 按严重程度排序的问题
validate_plan	计划和设计的门禁，在任何代码编写之前检查完整性、可行性、可扩展性影响和风险。发现糟糕设计成本最低的环节。	二元批准／拒绝判定 + 问题
analyze_code	对现有代码进行建议性深度分析——热点路径、速率限制计算、故障模式、技术债务。可用于了解被拒原因或审查继承而来的代码。	评分 + 问题，特意不提供判定
generate_code	一步完成生成 + 门禁检查——由 LLM 编写，再由同一保护引擎审核后交给你。	通过门禁检查的代码（无占位内容、无虚构 API）

不止于工具

此服务还提供提示词和资源，带来更丰富的客户端体验：

• 提示词 gate_my_changes / review_my_plan——一键工作流，循环执行验证 → 修复 → 重新验证，直到获得批准。
• 资源 verificate://gates（说明 17 个确定性门禁各自检查的内容）和 verificate://example-verdict（生产环境中一次拒绝的原文）。

快速开始——无需注册、令牌，30 秒即可完成

每台机器均可免费进行25 次验证——无需账号、银行卡或密钥。添加 URL 即可使用：

Claude Code

claude mcp add --transport http verificate https://mcp.verificate.ai/mcp

Cursor / VS Code——一键安装：

LM Studio 和 Goose 的一键安装按钮位于 https://verificate.ai/mcp（GitHub 会剥除它们的自定义协议链接）。

Windsurf / 任意 MCP 客户端（JSON）

{
  "mcpServers": {
    "verificate": {
      "url": "https://mcp.verificate.ai/mcp",
      "transport": "http"
    }
  }
}

Cursor：~/.cursor/mcp.json。Windsurf：~/.codeium/windsurf/mcp_config.json。

然后让你的助手*“用 verificate 验证这个函数”*——几秒钟内即可获得结构化判定；每条免费套餐的响应都会显示剩余验证次数，以及门禁已为你发现的问题。

超过免费的 25 次后继续使用

前往 https://verificate.ai/auth/signup 注册（30 天试用，无需信用卡——之后每月 30 美元），然后将令牌添加到同一配置中：

claude mcp add --transport http verificate \
  https://mcp.verificate.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_TRIAL_TOKEN"

或者在 JSON 配置中添加 "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TRIAL_TOKEN" }。

将门禁设为默认流程

Agent 可以调用的工具，在压力下往往会被跳过。添加一条常驻规则（Claude Code：CLAUDE.md；Cursor：规则文件）：

Before presenting any substantive code change as complete:
1. Call validate_ai_output on the change.
2. If the verdict is REJECTED, fix the findings and re-validate.
3. Never claim tests pass or systems are deployed without proof.

一键粘贴即可为你安装这些规则的设置提示词：PROMPTS.md。也可以将其接入 CI，作为合并门禁——参见 examples/。

它如何做出判断

AI output ──► Reality gates (deterministic, any one vetoes)
              • mock/placeholder in the wire path
              • invented/hallucinated APIs
              • claimed-complete without proof
              • gaming & bypass detection
                       │ survivors only
                       ▼
              Enterprise review (ISO/IEC 25010 + MLOps)
              performance · scalability · reliability · tech debt
                       │
                       ▼
              Verdict: score /100 + severity-ranked findings
              (REJECTED = agent fixes findings and re-validates)

这两个阶段有意分开：如果将现实性与质量合并为一个分数，那么一个结构精美、却伪造退款流程的函数仍可能平均得出“合格”的结果。否决架构杜绝了这种可能。

客观看待这一类别

MCP 代码质量领域里的其他工具都是免费的——这很合理，因为包装器本就应该免费。无法免费获得的是具有裁决权的判断：

你在目录中会找到的工具	它是什么	它从结构上无法做到什么
Linter 包装器——ESLint MCP、Semgrep MCP、SonarQube MCP	以 MCP 工具形式提供的基于规则的扫描器。结果确定、免费，值得使用。	无法做出判断。规则无法知道退款函数根本没有调用支付服务商，也无法知道 stripe.Inventory 并不存在。没有裁决，也没有否决权——Agent 可以忽略这些发现。
自带密钥的代码审查中继	将你的代码仓库和审查提示词发送给你自己的 OpenAI/Anthropic 密钥。	只是增加了步骤的自我审查：审查者与生成器有相同的盲点，底层没有确定性门禁，而且模型说什么就是什么。你还要维护密钥、版本和托管服务。
更大的模型	希望生成器能更好地审查自己。	自我审查难免有自我盲点。外部门禁对每个模型都坚持同一标准——这也让更小、更便宜的模型也能安全上线：无论使用哪种模型，门禁都相同。
人工审查每个 AI 差异	黄金标准，但速度取决于人工。	无法跟上 AI 的生成速度。门禁会在几秒内完成第一轮检查；人工审查的是裁决，而非原始差异。
Verificate MCP	确定性的现实性门禁带有否决权，随后进行前沿模型企业级审查——融合为一个二元裁决。托管运行，始终使用当前模型。	—

第二层才是你付费的部分：由前沿 Agent 深入审查——生产环境中的计算、故障模式、SDK 实际情况——并由其自身无法推翻的确定性底线提供保障。

本地运行（stdio 桥接）

此仓库也是一个可运行、零依赖的 MCP 服务：通过 stdio 桥接，在本地提供 initialize/tools/list，并将工具调用转发到托管网关。可与偏好 stdio 服务的客户端搭配使用：

VERIFICATE_TOKEN=<your-token> npx github:Verificate-Dev/verificate-mcp-quickstart

也可以使用 Docker：

docker build -t verificate-mcp .
docker run -i -e VERIFICATE_TOKEN=<your-token> verificate-mcp

未设置 VERIFICATE_TOKEN 时，仍可进行内省；工具调用会返回获取试用令牌的说明。

常见问题

会拖慢 Agent 吗？ 每次验证都在工作提交前的循环中进行，只需几秒。与在 CI 或生产环境中发现缺陷、再切换上下文进行修复相比，对于任何重要改动，设置门禁反而能节省总时间。

支持哪些语言？ 验证与语言无关；分析涵盖主流语言（Python、JS/TS、C++、SQL、Swift，等等）。传入 context.language 可获得最佳结果。

它能阻止我的 Agent 吗？ 能——这正是它的目的。REJECTED 裁决旨在让 Agent 返回并修复发现的问题，而不是提交有缺陷的成果。停止得有多彻底，由你的常驻规则决定。

误报怎么办？ 裁决附带具体发现和计算过程，几秒内即可审计——你不必盲目相信一个孤立的分数。

安全与隐私

• 请求使用您的个人令牌进行身份验证；密钥仅供单个用户使用，并设有速率限制，还会检测密钥共享行为。
• 代码仅用于生成判定结果，不会用于训练模型。
• initialize/tools/list 为公开接口（因此客户端和目录可以进行查询）；每次 tools/call 都需要您的密钥。

定价

免费试用 30 天，之后每月 30 美元（上线优惠：前 3 个月半价）。批量和学术定价：[email protected]。

指南

• 如何在 AI 幻觉代码上线前将其识别出来
• 5 分钟内为 Claude Code 添加代码审查关卡
• 为什么 AI 助手会漏掉深层性能问题
• 安全使用更小、更便宜的 AI 编码模型
• 每个 Bob 都需要一个 Wendy（IBM Community）

关于

由 Verificate Pty Ltd（澳大利亚悉尼）构建——IBM Business Partner。Verificate 致力于构建主权 AI 基础设施：HELIX 推理引擎（为每个回答提供经过校准的置信度分数）、确定性 Decision Transformer，以及此 MCP 验证服务。产品页面：https://verificate.ai/mcp · 官方注册表：ai.verificate/mcp

许可

此仓库（stdio 桥接程序、客户端配置和 CI 示例）采用 MIT 许可证——可自由使用。 它所连接的 Verificate 验证引擎和托管网关属于商业服务 （免费试用 30 天，之后需订阅）：17 道防护关卡和前沿模型审查均在服务端运行，不属于此仓库。

Glama

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