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citeguard

citeguard

远程服务
github.com/FranksterinoAI 与智能体012 周前更新
代码仓库

关于 citeguard

citeguard 用于核验 AI 生成文本中的引文是否支持对应论断,也可处理论断与 URL 对。它抓取来源并返回判定和证据引文,帮助审阅者核查引用,但不判断论断本身是否属实。

主要功能

  1. 01逐条核验引文论断
  2. 02抓取来源并检查状态
  3. 03提取文章文本和 PDF
  4. 04提供原文证据与置信度
  5. 05计算文档引文完整性分数

适用场景

  1. 01审查 AI 报告中的引文
  2. 02核对论断与指定 URL
  3. 03查找文档中的失效链接

MCP 相关

MCP 服务向 MCP 客户端提供 `verify_claims`、`check_document` 和 `check_links`。`check_links` 可在不配置 LLM 密钥的情况下检查链接状态。

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://citeguard.boundy.workers.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。

安装包
npmciteguard0.1.2

工具

3
参数类型必填说明
claimsarray是

详细介绍

CiteGuard

对 AI 生成文本进行逐条主张引用核验。 CiteGuard 会获取每个引用的来源,并告知其是否确实支持相关主张——同时提供引用的证据片段,让你能在几秒内自行核实判定结果。

为 vibe citing 时代打造:AI 起草的报告引用满篇,链接都能指向真实网址,内容却并不像文中声称的那样。

功能

向 CiteGuard 提供文档(Markdown 或纯文本),或明确的主张 + URL 对。它会对每条主张:

  1. 获取引用来源——处理超时、跟踪重定向、限制文件大小为 5 MB,并在链接失效时自动回退到 archive.org。
  2. 检查来源是否可访问——明确标记失效 URL、DOI 重定向,以及“软 404”(重定向到主页的链接)。
  3. 提取实际内容——通过 Readability 提取去除模板内容后的文章文本;支持 PDF。
  4. 判断蕴含关系——大模型只阅读获取到的来源文本(绝不使用自身的世界知识),并返回六种判定结果之一。
判定结果含义
supported来源明确陈述或直接蕴含该主张
partially_supported来源包含部分主张,但有实质性内容不同或缺失
contradicted来源陈述了相反内容
unsupported来源真实存在,但未包含该主张
uncertain来源文本过于零碎或含糊,无法判断
could_not_fetch无法访问来源,且没有存档快照——绝不猜测

每项判定都附有原文证据引用、置信度分数和完整的来源状态。文档审查还会返回引用完整性评分(0–100)。

CiteGuard 绝不夸大结论:如果无法获取来源,它会如实说明,而不是盲目判断;对于难以确定的情况,则会给出 uncertain。它的目标是让人工核验速度提升 10 倍,而不是取而代之。

快速开始(MCP)

添加到 Claude Code / Claude Desktop / 任意 MCP 客户端:

{
  "mcpServers": {
    "citeguard": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "citeguard-mcp"],
      "env": {
        "CITEGUARD_JUDGE_PRESET": "qwen",
        "CITEGUARD_JUDGE_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

提供的工具:verify_claims、check_document、check_links(仅检查可访问性,无需 LLM 密钥)。

快速开始(CLI)

npm install -g citeguard

citeguard extract report.md   # show extracted claim/source pairs (no network)
citeguard links report.md     # dead-link check (no LLM needed)
citeguard check report.md     # full audit (needs judge configured)

判定器配置

CiteGuard 与模型无关——任何提供 OpenAI 兼容聊天端点的服务都能使用:

# Preset providers
export CITEGUARD_JUDGE_PRESET=qwen        # or: openai, anthropic
export CITEGUARD_JUDGE_KEY=sk-...

# Or any OpenAI-compatible endpoint
export CITEGUARD_JUDGE_URL=https://your-endpoint/v1
export CITEGUARD_JUDGE_MODEL=your-model
export CITEGUARD_JUDGE_KEY=sk-...

托管 API

Cloudflare Workers 上提供免费的托管端点(每个 IP 每天 50 次请求):

curl -X POST https://citeguard.YOUR-SUBDOMAIN.workers.dev/api/verify \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"claims":[{"text":"The Eiffel Tower is 330 m tall.","source":"https://en.wikipedia.org/wiki/Eiffel_Tower"}]}'

远程 MCP 端点:POST /mcp(可流式传输的 HTTP,无状态)。

CiteGuard 不是什么

  • 不是 AI 文本检测器。 它不关心文本是谁写的——它检查引用来源是否支持相关主张。
  • 不是事实判断工具。 supported 判定表示引用的来源如此说,而不是事实确实如此。来源质量差,得到的支持也会很差。
  • 不是搜索引擎。 它会核验你已有的引用,但不会替你寻找更好的引用(暂时不会)。

提取格式

Markdown 行内链接、引用式链接、脚注、裸 DOI(通过 doi.org 解析)和裸 URL。APA 格式解析和 PDF 输入文档已列入开发计划。

开发

git clone https://github.com/Franksterino/citeguard
cd citeguard
npm install
npm run typecheck
npx tsx src/cli.ts extract test/fixtures/sample.md

许可证

MIT

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支持 Markdown

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。