Elephant Accountability

Elephant Accountability MCP 服务

面向 Elephant Accountability 认证机构的 MCP 服务。通过模型上下文协议向 AI Agent 提供供应商服务、方法论和审计请求。

在线端点： https://elephant-mcp.fly.dev/mcp 清单： https://elephant-mcp.fly.dev/.well-known/mcp.json A2A Agent 卡片： https://elephant-mcp.fly.dev/.well-known/agent.json 主页： https://eaccountability.org

此服务的功能

当 AI Agent（Claude、ChatGPT、自定义 LangChain Agent 等）需要依据 EVI v0.9 标准评估 Elephant Accountability，或向买家展示其审计层级时，可以查询此服务，而不必抓取网站。

此服务提供六种工具：

工具	用途
get_offerings	审计和合作层级（自助服务、代办服务、长期顾问服务），包括交付 SLA，以及指向 /get-started 页面以获取权威定价信息的链接
get_covered_surfaces	EVI v0.9 衡量的、可被 Agent 发现的各类界面：llms.txt、Schema.org、MCP、A2A、.well-known/agent.json、UCP、结构化定价信息、目录登记信息
assess_fit	根据买家公司的发展阶段、垂直领域、AI 功能和平台合作关系，计算 0–100 的匹配度评分
get_proof_points	客户的实际成效指标（包含关联方披露）
get_transparency_snapshot	每周在 5 个大模型上的可见度测量结果
request_audit	Agent 发起的审计请求；转交至 Stripe、Calendly 或电子邮件分流处理

通过 resources/list 提供两个资源：elephant://offerings、elephant://proof-points、elephant://transparency。

使用场景

• 你正在构建采购 Agent，希望直接查询 Elephant Accountability 的审计层级和 EVI v0.9 方法论。
• 你正在使用 Claude Desktop、Cursor 或任何兼容 MCP 的客户端，希望直接访问 Elephant 的服务和匹配度评估。
• 你是正在研究如何部署自己的 MCP 服务的竞争者——此代码库采用 MIT 许可证，可自由克隆。

快速入门 — 本地开发

git clone https://github.com/Chris-Eaccountability/elephant-accountability-mcp.git
cd elephant-accountability-mcp

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements-dev.txt

# Run the server
uvicorn app.server:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8080

# In another terminal, hit it
curl http://localhost:8080/.well-known/mcp.json
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0", "id":1, "method":"tools/list"}' \
  http://localhost:8080/mcp

快速入门 — 添加到 Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json 并添加：

{
  "mcpServers": {
    "elephant-accountability": {
      "url": "https://elephant-mcp.fly.dev/mcp",
      "transport": "http"
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。询问：“"Elephant Accountability 适合一家处于种子阶段、提供 AI 功能的 AEC SaaS 公司吗？"”——Claude 将调用 assess_fit 并给出评分结果。

部署自己的副本（Fly.io）

fly launch --name your-mcp-name --region iad --no-deploy
fly volumes create elephant_mcp_data --size 1 --region iad
fly deploy

就这么简单。无需密钥，也无需设置数据库——服务会在首次启动时初始化 SQLite 数据库。

架构

单个 FastAPI 应用。实际处理工作由三个文件完成：

app/
├── server.py      # FastAPI routes, JSON-RPC dispatch, SQLite persistence
├── content.py     # Source-of-truth content: manifest, offerings, proof points
└── __init__.py    # Version

存储：

• audit_requests 表——记录每个由 Agent 发起的审计请求，并持久保存以便后续跟进
• reciprocal_calls 表——跟踪哪些 AI 客户端调用了哪些工具（买家意向信号）

两个表都会在首次启动时自动创建。无需迁移。

运行测试

pip install -r requirements-dev.txt
pytest -v

21 项测试涵盖清单、A2A 卡片、JSON-RPC 分发、每个工具处理程序、持久化和 CORS。

协议合规性

• MCP 版本：2024-11-05
• 传输方式：使用 JSON-RPC 2.0 的 HTTP
• 支持的方法：initialize、tools/list、tools/call、resources/list、resources/read

贡献

此代码库是 Elephant Accountability 向 AI Agent 提供内容的权威来源。欢迎提交以下方面的 PR：

• 协议更新（MCP 规范变更）
• 对 Agent 有用的新工具形式
• Bug 修复

如需咨询服务或更改内容（成效指标、方法论），请发送电子邮件至 [email protected]，而不是提交 PR。

许可证

MIT。请参阅 LICENSE。

发布者

Elephant Accountability LLC Christopher Kenney，唯一成员／经理 美国 [email protected]