AdaptOrch

AdaptOrch MCP

adaptorch.com · adaptorchctl 韩语指南 · 配置 · 工具 · Claude Code 指南 · 发布 · 论文

AdaptOrch MCP 是 AdaptOrch 的 MCP 适配器。你可以通过 Claude Code 或其他 MCP 客户端向托管控制平面提交工作，并获取可用的运行状态、有限范围的观察结果和工件引用。路由和执行由引擎负责。访问跟踪信息需要明确指定 full 配置；此适配器不提供仅供研究使用的推理轨迹重放 API。

当你的编码 Agent 声称补丁可用，而你想在合并前取得凭证时，可以使用它；如果任务过于庞大、模糊或代价高昂，不适合信任单次响应，也可以使用它。

Claude Code → AdaptOrch MCP → route topology → run with synthesis → retrieve artifacts

获取 API 密钥

AdaptOrch 需要身份验证。分两步获取令牌：

1. 注册 → adaptorch.com/app/signup
2. 创建 API 密钥 → adaptorch.com/app/api-keys → 生成密钥（以 ado_ 开头）

将此密钥用作 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN：

export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="ado_..."
export ADAPTORCH_API_KEY="$ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN"

基于模型的托管运行需要 BYOK。请将提供商凭据保存在本地环境中：

export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER="openai"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL="gpt-4.1-mini"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY="<provider-api-key>"

这些值不是 MCP 工具参数，也不是 JSON 请求体字段。本地包装器只会在提交运行时将它们附加到请求头，并在错误信息中隐藏提供商密钥。直接使用 HTTP 的客户端也可能会将已配置的请求头附加到其他请求；请检查客户端的密钥处理设置。

OAuth BYOK（当前源码）： openai_codex 接受调用方自有的 OAuth 访问令牌，使用与密钥相同的字段，并设置 ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_AUTH_TYPE=oauth 和 ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_ACCOUNT_ID=<your-account-id>。长期运行的本地 MCP 可使用 ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY_COMMAND=<trusted-token-helper> 代替静态密钥。此辅助程序由调用方提供，必须只输出新获取的访问令牌；登录和刷新操作应在客户端完成。切勿发送刷新令牌、Cookie 或完整的身份验证文件。控制平面和本地引擎都必须支持此来源约定。RQ 分发仍然拒绝请求范围内的凭据。

注册 → MCP → 仪表板运行列表

1. 在 /app/signup 注册，然后打开 /app/api-keys。
2. 生成一个 ado_* 密钥，并复制一次原始值。
3. 仅在本地 MCP 环境中将其设置为 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN。
4. 在 Claude Code 中运行 adaptorch_run 或 adaptorch_list_runs。
5. 刷新仪表板中的 /app/runs，即可查看同一租户的运行列表。

한국어 요약: 가입 → /app/api-keys에서 ado_* 생성 → MCP env에 설정 → Claude Code에서 실행/목록 확인 → 대시보드 /app/runs에서 같은 실행 목록 확인.

令牌	用途	获取位置
ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN	所有 AdaptOrch API 调用（运行、状态、制品）	注册后在仪表板中获取
ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN	保护本地 HTTP MCP 端点	由你自行定义（任意安全字符串）

套餐价格和每月运行配额来自托管套餐目录，而非已安装的软件包。BYOK 服务商费用与 AdaptOrch 订阅费用分开；AdaptOrch 密钥不是服务商密钥。

引擎委托的可选算法控制项（最新）

AdaptOrch MCP 会将可选算法控制项转发给已安装的 adaptorch 引擎。包装器不会实现这些算法。请将这些控制项视为基准测试／评估或运维控制项，而不是快速入门的默认设置。

控制项	范围	已验证行为
ADAPTORCH_REPRODUCIBLE	基准测试／评估 Beta 版	固定基准测试的时钟／RNG 来源，并规范化记录中的时间和路径字段。不涵盖实时提供方输出、并行套件记录顺序、卡带、跟踪记录或报告时间聚合值。
manifest_canonical_sha256	基准测试清单	可通过 adaptorch.benchmarking.manifest_canonical_sha256 导入；对清单中规范化后的非易变字段进行哈希处理。
ADAPTORCH_ROUTER_ACCURACY_GATE	在线路由器	默认值为 point；wilson 使用 Wilson 下界判断是否采用学习模型。可搭配 retrain_window、min_loo_accuracy、min_posterior、quality_floor、use_quality_weights、use_failure_evidence、exploration_rate、max_observations、cv 和 kfold_k 等运维参数。
pass_rate_credit / quality_signal	在线路由器学习	compute_quality 会先尝试精确答案令牌匹配，再尝试模糊匹配。pass_rate_credit 是可选的部分计分；不要声称它默认会改变 AdaptOrchEngine 路由器反馈。
ADAPTORCH_PAPER_SEMANTIC_WEIGHT	综合	默认值为 0.35。语义权重非零时，如果输入包含中日韩统一表意文字／韩文字符，会使用 Python 评分，而不是原生快速路径。
prefer_multi_model_ensemble_singleton	路由阈值	三态设置：未设置时，如果至少有两个集成提供方且综合模式不是 direct，则自动启用；但显式设置的辩论单例偏好优先。显式设为 false 会禁用此自动偏好。MCP 提示 prefer_ensemble_singleton 接受 true／false／null，语义相同。
synthesis_mode	综合	支持的模式有 paper、robust、robust_lite 和 stable_hybrid。fourier_aggressive 是 stable_hybrid 的别名。仅服务端可用的 auto 会要求控制平面进行选择；它不是额外的引擎算法。
output_extractor	集成提取	引擎提取器包括 final_answer 和 multiple_choice_letter。MCP 值 none 表示“不使用提取器”，不会被转发。
verification_status	证据报告	GET /v1/runs/{run_id}/evidence 会添加 execution_status、verification_status（NOT_RUN、PASSED、FAILED、INCONCLUSIVE）和 verification_source（vera_v2、verification_items、none）。只有所有验证器检查均为 PASSED 时，状态才为 PASSED；单独的运行级检查仅报告执行情况，因此其判定仍为 NOT_RUN。adaptorch-client 0.1.5 会为这三项定义类型；较旧的服务端会将其留为 None。
is_training_eligible	在线路由器学习	只有来源为 verification 和 gold_label 的结果会用于训练朴素贝叶斯路由器或更新 LinUCB 多臂老虎机；自一致性和未记录的来源会被存储，但永不计入奖励。多臂老虎机状态以版本 2 保存，版本 1 文件只会重放其中符合条件的观测。
ADAPTORCH_EVIDENCE_BASIS_ENABLED	控制平面开关	默认关闭。控制平面启用后，GET /v2/runs/{run_id}/evidence 会为每项检查添加 basis。此包装器的远程配置不会公开引擎的 include_evidence_basis 参数。

研究论文

AdaptOrch MCP 遵循 AdaptOrch 研究方向。请阅读 arXiv 上的论文：

• 摘要页面：arxiv.org/abs/2602.16873
• HTML 论文：arxiv.org/html/2602.16873v1

_{图示预览来源于 arXiv HTML 版本。}

## 安装

有三种接入方式。根据你的身份选择：Agent、程序或终端。

发布状态（2026-09-20）：adaptorch-mcp 0.5.2 已发布，包含 adaptorch-mcp-client 启动器和 adaptorch[api]>=0.1.2,<0.2 依赖项。 仅客户端的替代版本 adaptorch 0.2.0 尚未发布。下文介绍的新 SDK 轮询和响应安全功能 描述的是此源码修订版；推送该版本不会重新发布任何 PyPI 版本，也不会撤销此前授予的许可。

**源码更新（2026-10-26，非发布）：**工作区引擎固定版本更新为 a490658c，这是引擎运行手册最近记录的、由托管控制平面提供服务的版本。adaptorch-client 和 adaptorch-cli 0.1.5 在读取时复用 keep-alive 连接（最低 TLS 1.2，每个客户端仅加载一次 CA 存储），为证据验证结果指定了类型，并将大型响应的解析速度提升约一倍。本地 MCP 连接器 使用相同的传输方式，其 HTTP 侦听器有容量限制，并且 adaptorchctl run wait 现在会遵循 --timeout。请参阅网络和传输说明。

**源码更新（2026-09-08，非发布）：**此检出版本新增了按请求限定的 SDK BYOK、有界只读轮询、 与主体绑定的响应以及带类型的算法观测。本地 MCP 外观采用最多尝试一次、无重定向的传输， 并保留请求的模式和选定的模式，同时不暴露私有诊断信息。请参阅 客户端契约和验证记录。

1. 托管 MCP — 无需安装（推荐）

控制平面通过 https://adaptorch.com/mcp 提供 HTTP MCP 服务。任何支持 HTTP MCP 的客户端 都可以使用你的 ado_* 密钥直接连接：

: "${ADAPTORCH_API_KEY:?Set your AdaptOrch API key}"
: "${ADAPTORCH_MCP_PROVIDER:?Set your provider}"
: "${ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL:?Set your model}"
: "${ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY:?Set your provider key}"
claude mcp add --transport http adaptorch https://adaptorch.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ${ADAPTORCH_API_KEY}" \
  --header "X-Provider: ${ADAPTORCH_MCP_PROVIDER}" \
  --header "X-Provider-Model: ${ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL}" \
  --header "X-Provider-Key: ${ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY}"

配置基于模型的运行之前，请设置上述全部四个环境变量。CLI 使用 ADAPTORCH_API_KEY、 ADAPTORCH_PROVIDER、ADAPTORCH_PROVIDER_MODEL 和 ADAPTORCH_PROVIDER_API_KEY 来承担这些角色。 Shell 展开可能会将标头值保存在客户端配置中；请妥善保管该文件，切勿提交。

工具发现只能确认连接正常，不能证明模型已执行或测试已通过。托管服务提供受支持的运行记录和 可用构件；仓库命令检查则需要单独配置执行环境。 共享的托管命令验证默认处于禁用状态。

Cursor、Codex、Gemini CLI、VS Code 和 Windsurf 配置片段：https://adaptorch.com/mcp-docs。

仅支持 stdio 的客户端（Claude Desktop、较旧版本的 Cursor）可通过 mcp-remote 访问同一端点；无需安装 AdaptOrch：

{
  "mcpServers": {
    "adaptorch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote", "https://adaptorch.com/mcp",
        "--transport", "http-only",
        "--header", "Authorization:${AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": { "AUTH_HEADER": "Bearer ado_..." }
    }
  }
}

（Authorization:${...} 中不加空格，且将值放在 env 中，这是针对会破坏 args 中空格的客户端所记录的解决方法。）

2. Python SDK — 托管 API，仅使用标准库

pip install adaptorch-client

adaptorch-client 没有运行时依赖，并支持能力查询、身份识别、运行提交／列表／详情／取消、证据和构件列表。当前源码新增了用于托管 BYOK 的、按提交设置的 ProviderCredential。推送仓库与发布到 PyPI 是两回事；请参阅源码安装和 BYOK 示例。

3. 此软件包 — 需要本地引擎

adaptorch-mcp 会在进程内封装 AdaptOrch 父引擎；它适用于已安装兼容引擎的环境。该软件包的依赖项会安装已发布的 0.1.x 引擎；上述托管端点无需本地引擎。

uvx --python 3.12 --from adaptorch-mcp==0.5.2 adaptorch-mcp-client --help

Claude Code 用户能迅速感受到的优势

首次运行的优势	工具	聊天中的变化
减少对证据的歧义	adaptorch_get_run	Claude 可以检查范围有限的 Correctness Wall 视图，而无需暴露选择器内部细节，也不会将 PASS 当作证明。
多步执行	adaptorch_run	将任务交给引擎的路由和综合流程处理，然后检查其报告的结果。
发现工件	adaptorch_get_artifacts	获取可用的工件引用，而不会将其视为正确性证明。
更安全的设置支持	adaptorch-mcp-doctor	用户可以粘贴经过脱敏的诊断信息，而不会泄露令牌。
快速安装流程	adaptorch-mcp-smoke	使用 initialize + tools/list 验证本地 MCP 配置。

实测：方向性配对结果，且未通过门槛

两组使用相同的 30 个单元、相同的随机种子、相同的会话（Cerebras 上的 gemma-4-31b），因此配对差值抵消了运行间的波动：

组别	准确率
基线（稳健，无验证器门槛）	86.7%
使用 AdaptOrch 验证器门槛	100.0%

在此账本系列上，配对差值为 +13.3 个百分点，95% 置信区间为 [+3.3, +26.7]。 汇总判定和预定义的系列门槛均未通过。公开的 证据 JSON 记录了 significant=false、aggregate_significant=false、gate_passed=false 和 official_claim_allowed=false。请将其视为方向性结果，而非已证实的结论。

范围：基于合成账本套件的内部可复现回归证据 （证据实验 paired_confirmatory_ledger，完整运行 ID 和 复现命令随核心代码库一同提供）。并非官方第三方基准测试。

通过托管内核运行你自己的工作负载，访问 adaptorch.com——$0 Starter 计划包含 API 密钥 和每月 50 次获准运行。BYOK 提供商用量需另行计费； 请在计划目录中确认当前限制。

场景基准测试预测

_{按置信度加权的场景预测（8.0/10）。这是预测的提升幅度，并非实测基准测试结果。}

架构

软件包

路径	软件包	用途
packages/adaptorch-mcp	adaptorch-mcp	围绕 adaptorch.mcp_server 的 Python 命令行包装器

该包装器会有意将运行时行为委托给 adaptorch.mcp_server。这样可确保 MCP 工具、资源、提示词、安全检查和传输方式与最新的 AdaptOrch 核心版本保持一致。

快速入门

本地开发

git clone [email protected]:dmae97/Adaptorch-MCP.git
git clone [email protected]:dmae97/adaptorch.git  # alongside Adaptorch-MCP
cd Adaptorch-MCP
uv sync --all-packages --extra dev
uv run adaptorch-mcp --help

uv.lock 会将引擎固定到已发布的 adaptorch git 修订版。若要针对本地引擎检出版本验证包装器（算法一致性和 MCP BYOK 运行），请在固定版本之上安装：

make engine-local ENGINE_PATH=../adaptorch
make check

当暴露的综合模式、已弃用的别名、拓扑结构或输出提取器与引擎不一致时，packages/adaptorch-mcp/tests/test_engine_algorithm_parity.py 会以失败关闭。

stdio MCP

本地客户端（例如 Claude Code 或桌面 MCP 主机）请使用 stdio。

export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp --transport stdio --base-url https://adaptorch.com

通过 SSH 使用 stdio

要在另一台机器上运行此封装程序，可让 SSH 转发 stdio。将令牌保存在该主机的环境中，而不要放在命令行上，并确保远程 shell 不会自行打印任何内容：

claude mcp add adaptorch -- ssh -T build-host /opt/adaptorch/bin/adaptorch-mcp \
  --transport stdio --base-url https://adaptorch.com

• -T 会禁用伪终端，因此不会有 CR/LF 转换或回显进入 JSON-RPC 流。登录横幅或远程 rc 文件中的 echo 都会破坏该流。
• SSH 默认不会转发 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN。请在远程主机上设置该变量，或通过 SendEnv/AcceptEnv 明确允许转发。
• 配置客户端前，请检查路径： adaptorch-mcp-smoke --command "ssh -T build-host /opt/adaptorch/bin/adaptorch-mcp"。 smoke 会报告非 JSON 标准输出，并且在 SSH 会话收到响应后仍保持标准输出打开时，不再发生卡顿。
• 会话断开时，服务会在标准输入上收到 EOF 并退出；它已提交的运行会继续在控制平面上执行。请使用 resume_run_id 或 adaptorchctl run wait 重新读取，切勿再次提交。

HTTP MCP

本地网关、反向代理或远程 MCP 客户端可使用 HTTP。

export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<upstream-adaptorch-token>"
export ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN="<client-facing-mcp-token>"

adaptorch-mcp \
  --transport http \
  --base-url https://adaptorch.com \
  --http-host 127.0.0.1 \
  --http-port 8765

带身份验证的健康检查：

python - <<'PY'
import os
from urllib.request import Request, urlopen

request = Request(
    "http://127.0.0.1:8765/mcp/health",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN']}"},
)
with urlopen(request) as response:
    print(response.read().decode("utf-8"))
PY

监听器仅绑定到回环地址，并将并发连接数限制为 ADAPTORCH_MCP_MAX_SSE_SUBSCRIBERS（引擎默认值为 64）加上 64 个普通请求；超出限制时会返回 503，而不会将工作无限排队。关闭时最多等待已打开的流 10 秒，响应中不包含 server 标头。

网络和传输说明

路径	传输方式	行为
SDK / adaptorchctl → 控制平面	HTTPS（TCP）	GET/HEAD 会复用空闲的 keep-alive 连接，最长 4 秒，前提是其套接字未显示 EOF。POST/PUT 始终建立新连接，且只发送一次。如果读取时发现对端已关闭复用的连接，则会在新连接上再发送一次；超时绝不会重新发送。
本地 MCP 连接器 → 控制平面	HTTPS（TCP）	使用相同的 keep-alive 处理程序，因此引擎轮询运行状态时，不再需要为每次状态读取都进行 TCP 和 TLS 握手。
MCP 客户端 ↔ 本地封装程序	stdio，或通过 SSH 使用 stdio	换行分隔的 JSON-RPC；参见通过 SSH 使用 stdio。
MCP 客户端 ↔ 本地封装程序	回环地址上的 HTTP（TCP）	Bearer 令牌、受限并发、10 秒宽限关闭。

TLS 使用系统信任存储，并验证证书和主机名；不接受低于 TLS 1.2 的版本。仍会忽略环境中的 HTTP(S)_PROXY 变量和重定向；SSL_CERT_FILE 仍用于指定私有 CA 证书包。在 Linux 上，客户端会立即确认响应片段，因此，即使服务器启用了 Nagle 算法，复用连接也不会因 40 ms 的延迟确认计时器而卡顿。

在回环地址上的 HTTPS 测量结果（100 次顺序读取，本源码修订版）：每个请求建立新连接时，每次读取耗时 4.1–5.6 ms；使用 keep-alive 时，每次耗时 0.4–0.6 ms。在实际网络中，每次读取节省的时间相当于 TCP 和 TLS 握手所需的往返时间。解析包含 5,000 个运行条目的 3 MB 列表页面，耗时从 268 ms 降至 129 ms。这些是本地微基准测试结果，并非端到端性能承诺。

没有 UDP 传输方式：MCP 定义了 stdio 和 Streamable HTTP，而所有 AdaptOrch API 都使用基于 TCP 的 HTTP。此客户端受限于标准库，因此无法使用 HTTP/3（QUIC）。

CLI 和环境参考

命令	用途	重要选项
adaptorch-mcp	启动 stdio 或 HTTP MCP 服务。	--transport {stdio,http}、--base-url、--api-token、--timeout-seconds、--stdio-framing、--http-host、--http-port、--http-auth-token
adaptorch-mcp-doctor	输出已脱敏的本地诊断信息。	--json、--strict
adaptorch-mcp-smoke	验证 stdio initialize + tools/list。	--command、--base-url、--api-token、--timeout-seconds、可重复指定的 --expected-tool

对于 adaptorch-mcp，公共包装器按以下顺序解析控制平面 URL：显式指定的 --base-url，然后是经过去除首尾空格并验证的 ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_BASE_URL，最后是托管服务回退地址 https://adaptorch.com。如果未配置基础 URL，adaptorch-mcp-smoke 会回退到本地开发地址 http://127.0.0.1:8000。为确保行为可复现，请在纳入版本控制的 MCP 客户端配置中显式传入 --base-url。

变量	用途	备注
ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN	上游 AdaptOrch 令牌。	除非传入 --api-token，否则必填。
ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_BASE_URL	省略 --base-url 时使用的基础 URL。	会去除首尾空格并验证是否为 HTTP(S)；请勿嵌入凭据。
ADAPTORCH_MCP_PROVIDER	BYOK 提供商名称，或 auto。	与 ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL 一起设置；仅在提交运行时转发。auto 会使用其自身密钥变量已设置的那个提供商（OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GROQ_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、XAI_API_KEY、OPENCODE_GO_API_KEY、OPENAI_CODEX_API_KEY、WORKBUDDY_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY、COMMANDCODE_API_KEY），否则会安全失败。
ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL	BYOK 提供商模型。	与 ADAPTORCH_MCP_PROVIDER 一起设置；仅在提交运行时转发。
ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY	BYOK 提供商密钥或 OAuth 访问令牌。	仅限进程本地使用，不会出现在工具架构、请求体和非运行请求中；仅无密钥提供商可选填。
ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY_COMMAND	由调用方管理的轮换令牌辅助程序。	与静态密钥互斥；每次提交时调用一次，轮询或错误脱敏时不会调用。
ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_AUTH_TYPE	api_key 或 oauth。	OAuth 目前仅支持显式指定 openai_codex；这不是浏览器登录或刷新令牌服务。
ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_ACCOUNT_ID	请求范围内的 OAuth 账户 ID。	会经过验证，在 repr/错误中隐藏，且仅在提交时转发；绝不会借用服务端的账户。
ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN	面向客户端的 HTTP/SSE MCP bearer 令牌。	请与上游控制平面令牌分开。
ADAPTORCH_MCP_ALLOWED_ORIGINS	以逗号分隔的 HTTP 来源允许列表。	与浏览器或远程 HTTP 客户端配合使用。
ADAPTORCH_MCP_MAX_PAYLOAD_SIZE_BYTES	可接受的最大 HTTP 请求体大小。	公网部署时请设置合理上限。
ADAPTORCH_MCP_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS	HTTP 请求超时时间预算。	适用于 HTTP 服务的请求处理。
ADAPTORCH_MCP_MAX_SSE_SUBSCRIBERS	同时连接的 SSE 订阅者数量上限。	adaptorch.mcp_server 提供默认值。
ADAPTORCH_MCP_TIMEOUT_SECONDS	用于应用工厂的控制平面客户端超时。	嵌入 ASGI 应用时很有用。
ADAPTORCH_REPRODUCIBLE	基准测试/评估可复现性测试版功能。	仅限基准测试/评估范围；不提供通用运行时确定性。
ADAPTORCH_ROUTER_ACCURACY_GATE	在线路由器学习模型门控。	默认值为 point，也可设为 wilson；供高级用户/运维人员使用。
ADAPTORCH_PAPER_SEMANTIC_WEIGHT	论文模式下的词汇/语义混合权重。	默认值为 0.35；非零值会使用 Python 评分，而非原生快速路径。

Claude Code MCP 配置

{
  "mcpServers": {
    "adaptorch": {
      "command": "adaptorch-mcp",
      "args": [
        "--transport",
        "stdio",
        "--base-url",
        "https://adaptorch.com"
      ],
      "env": {
        "ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN": "${ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

更多模板：

• examples/claude_desktop_config.json
• examples/omk.mcp.json
• examples/mcp-http.env.example

仓库中的示例使用占位符或环境变量插值。真实 URL 和令牌仅填写在本地、未提交的配置文件中。

诊断

运行可能包含 verification_diagnostics，并带有版本标记 verification_diagnostics_schema_version: "verification.diagnostics/v1"。 这些有界观察不会改变结果。project_report 是不可信的项目声明；process_spawn 是验证器启动观察。 仅公开封闭代码、范围和四个 PDF 工具名称；日志仍保持私密。 格式错误的可选元数据会被省略，不会导致运行结果丢失。参见工具。

打印经过脱敏的本地诊断信息：

adaptorch-mcp-doctor
adaptorch-mcp-doctor --json
adaptorch-mcp-doctor --strict

运行 stdio 冒烟测试。令牌通过子进程环境传递，而非进程参数。如果未提供基础 URL，冒烟测试会将 http://127.0.0.1:8000 作为本地开发目标。

export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp-smoke --base-url https://adaptorch.com

预期 JSON 包含 "ok": true、adaptorch_plan_catalog 和预期的核心工具子集。Doctor JSON 还包含经过脱敏的 controlPlane 元数据，用于标明解析出的基础 URL 来源。验证特定托管版／核心版时，可添加可重复使用的 --expected-tool <name> 标志。

工具接口

工具	用途
adaptorch_run	提交 AdaptOrch 任务负载，并可选择等待。
adaptorch_get_run	按 run_id 读取运行摘要及可选的有界 Correctness Wall 视图。
adaptorch_get_artifacts	读取某次运行的构件元数据。
adaptorch_list_runs	列出近期运行。
adaptorch_get_traces	读取执行跟踪（仅限 full 配置）。
adaptorch_cancel_run	请求取消运行（写入／破坏性操作；保持手动批准）。
adaptorch_route_topology	使用 AdaptOrch 的拓扑路由器在本地路由 DAG（仅限 full 配置）。
adaptorch_server_metrics	读取经过脱敏的 MCP 服务指标。
adaptorch_capabilities	读取合成模式、拓扑、提取器、验证器／VERA 词汇表、连接器和服务功能。
adaptorch_usage	读取调用方租户的使用窗口（套餐级别、周期、已用量、限额、剩余量、百分比）。
adaptorch_plan_catalog	读取托管套餐目录：Starter $0、Pro $39、Team $149。

默认的 remote 配置会公开除 adaptorch_get_traces 和 adaptorch_route_topology 外的九个工具。引擎的只读 adaptorch_navigate_evidence（固定证据包导航，algorithm_version 默认为 graph_v5）同样仅限 full 配置。adaptorch_get_run 会发布封闭的 outputSchema 和安全的 structuredContent；其可选的 correctness_wall 是辅助观测信息，不是正确性证明、选择器决策或应用授权。

对于可信的本地客户端，仅自动批准其输出对该客户端安全的工具。adaptorch_run 和 adaptorch_cancel_run 应保持手动批准。 对于共享或生产客户端，除非运行、构件和跟踪读取器的负载已经过净化，否则请避免自动批准这些读取器。

品牌资源

• GitHub 主视觉图：assets/readme-hero.png
• GitHub 流程图：assets/mcp-flow.png
• GPT-image-2.0 栅格图像提示词概要：docs/brand/gpt-image-2-brief.md

公开发布检查清单

当前本地 MCP 封装因依赖私有引擎，无法通过公开 wheel 门禁。 构建／测试成功以及发布试运行均不代表获准发布该 wheel。无引擎的 SDK／CLI 有各自独立的 wheel 门禁。

仅用于本地验证：

uv run ruff check packages/adaptorch-mcp
uv run mypy packages/adaptorch-mcp/src
uv run pytest packages/adaptorch-mcp/tests -q
uv run python -m build packages/adaptorch-mcp --outdir dist

发布需要通过独立的公开 wheel 门禁，并获得明确的发布批准。只有在满足这两项后，才按照 docs/publishing.md 发布适用的公开软件包。

安全

切勿提交 .env、API 密钥、Bearer 令牌、私钥或 MCP 客户端令牌。参见 SECURITY.md。

License

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