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OntoRamp Decision Intelligence

OntoRamp Decision Intelligence

远程服务
github.com/MatthewDavisAIArchitectAI 与智能体112 周前更新
代码仓库

关于 OntoRamp Decision Intelligence

OntoRamp Decision Intelligence 是面向需要治理重大 AI 辅助决策团队的托管 MCP 服务。它依据组织授权背景和既有决策进行核查,并记录审计轨迹。

主要功能

  1. 01查找相关先前决策
  2. 02结合授权背景记录决策
  3. 03评估授权缺口和冲突
  4. 04申请 Agentic Readiness Assessment

适用场景

  1. 01AI Agent 执行操作前核对先例
  2. 02记录重大 AI 辅助决策
  3. 03检查决策中的授权或治理缺口
  4. 04申请组织准备度评估

MCP 相关

通过托管的 Streamable HTTP MCP 服务提供决策查询、记录、评估和评估申请工具。记录及部分评估能力需要身份验证。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://ontoramp-decision-intelligence.fly.dev/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://ontoramp-decision-intelligence.fly.dev/mcp需要授权

工具

详细介绍

OntoRamp

OntoRamp 决策智能 — MCP 服务

唯一能够让任何 AI Agent 在采取行动前,针对组织实际记录的权责图谱记录、评估并依据重大决策开展工作的 MCP 服务。

问题: 在 AI 辅助下做出的重大决策不可见、缺乏治理且无法追溯。没有记录,没有权责检查,没有先例查询,也没有审计跟踪。

解决方案: 针对组织的权责图谱,记录、评估并依据每一项 AI 辅助重大决策开展工作。由此创建可追溯的决策审计跟踪,补上其他所有 Agentic AI 技术栈都缺失的治理层。

MCP Registry 许可证 状态


工具

工具描述层级
find_decision_precedent查找与拟议操作相关的先前决策 — 只读免费
log_decision记录包含权责背景的 AI 辅助重大决策Developer+(需认证)
evaluate_decision评估决策中的权责缺口、先例冲突和治理一致性Developer+
request_assessment提交 Agentic Readiness Assessment 申请所有层级,免受速率限制

层级

层级价格限制功能
免费—(无需信用卡)每月 20 次查询find_decision_precedent(只读)。写入路径需要认证。
Developer每次调用 $0.02无限制log_decision + find_decision_precedent + evaluate_decision。记录操作需要认证。
Org固定 $399/月无限制展示决策权责图谱 · 汇总决策健康状况 · 完整预填 ARA

安装

这是一个托管的远程 MCP 服务(Streamable HTTP),无需在本地安装任何内容。请参阅 llms-install.md,了解 Agent 可按步骤执行的操作指南。

1. 获取免费 API 密钥:ontoramp.com/mcp(无需信用卡)。

2. 添加到 Cline — 编辑 ~/.cline/mcp.json(或在 Cline 界面中选择 MCP Servers → Configure):

{
  "mcpServers": {
    "ontoramp-decision-intelligence": {
      "url": "https://ontoramp-decision-intelligence.fly.dev/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

其他 MCP 客户端(Claude Desktop 等)使用相同的 mcpServers 结构。传输协议为 Streamable HTTP。

3. 验证 — curl https://ontoramp-decision-intelligence.fly.dev/health → {"status":"ok",...}。

示例调用请参阅 examples/usage.md。

飞轮效应

每条记录的决策都会预先填充组织的知识图谱。使用 log_decision 达 60 天的组织,可将 L1 Agentic Readiness Assessment 的交付周期从 4–6 周缩短至 2–3 周。记录决策是目录中最能提升 AI 治理水平的操作。

ARA 触发条件

记录 10 项决策后,evaluate_decision 会指出权责缺口并显示提示:

您的决策覆盖存在缺口,人工审查无法发现这些问题。Agentic Readiness Assessment 将诊断您当前的状态,并制定按优先级排序的补救计划。前往 ontoramp.com/assess 预约。

安全

  • 所有响应都经过公开发布审查 — 不包含评分公式内部细节或底层架构详情
  • 写入路径(log_decision)需要 Developer 或 Org 层级认证
  • 您的数据仅限于您的租户命名空间,不会在不同组织之间共享
  • GET /health 返回实时状态

支持


由 OntoRamp Governance Physics 管理。OntoRamp LLC · ontoramp.com

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。