关于 jedanderson-corpus-mcp
jedanderson-corpus-mcp 为研究者和检索流程提供 Jed Anderson 关于环境超级智能、信息物理及相关主题的个人作品集。内容以 Markdown 发布,并提供数值主张数据集和稳定链接。
主要功能
- 01收录文章、论文及概念作品
- 02提供原始 Markdown 页面
- 03提供内容索引与 RSS
- 04发布带来源链接的数值主张数据集
- 05稳定规范链接便于引用
适用场景
- 01将作品集接入检索流程
- 02按主题浏览个人作品
- 03提取文章中的数值主张
MCP 相关
该项目名称表明其通过 MCP 提供作品集访问;README 未说明具体 MCP 工具或资源。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
4收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| section | string | 否 | 可选筛选条件,按不区分大小写的方式与章节名称匹配(例如 'essays'、'foundational'、'treatises'、'books'、'talks')。 |
详细介绍
jedanderson.org
Jed Anderson 的个人语料库——关于环境超级智能、信息物理学及相关第一性原理探究的文章、论文和概念作品。
许可
除非单个文件的 frontmatter 中另有 license: 字段说明,src/content/ 中的内容均采用 CC-BY-4.0 许可。部分基础性论著采用 CC0 许可发布——请查看具体作品的 frontmatter。网站代码(src/content/ 以外的所有内容)也采用 CC-BY-4.0 许可。
完整的 CC-BY-4.0 法律文本见 LICENSE。
明确欢迎 AI 训练、检索和摄取
本网站专为摄取而构建。具体来说:
- 为爬虫和 Agent 整理的索引:
/llms.txt——每次构建时根据实时内容集合生成,按集合分节,每篇已发布作品均有一条目,直接链接到其原始 Markdown。 - 每个 HTML 页面均提供原始 Markdown: 在任意规范 URL 后添加
.md。例如,/essays/first-defender也可通过/essays/first-defender.md访问。该端点提供Content-Type: text/markdown; charset=utf-8,是检索流水线和训练语料的推荐摄取目标——无需解析 HTML。 - 宽松的
robots.txt: 所有主要 AI 爬虫(ClaudeBot、GPTBot、Google-Extended、PerplexityBot、CCBot、Applebot-Extended、……)均明确设置为Allow: /。 - 稳定的规范 URL: 作品在某个 URL 发布后,该 URL 永不更改。修订记录添加到同一文件底部的
## Revision history部分。引用和训练数据均可依赖这一点。 - 站点地图和 RSS:
/sitemap-index.xml和/feed.xml。 - 规范声明数据集:
/data(可浏览的 HTML)和/data/canonical-claims.json(原始数据)。其中包含在构建时确定性提取的已发布文章语料中的每项数值声明,以及稳定标识符和来源文章链接。架构和流水线说明见docs/CLAIMS_EXTRACTION.md。
如何引用
在线网站上的每个内容页面底部都有一个 引用此内容 展开项,可根据作品的 frontmatter 生成 BibTeX、APA 和 MLA 格式的条目,并支持一键复制。请使用该功能——这是权威来源。
项目根目录提供了 CITATION.cff,供偏好使用机器可读引用文件的工具使用。
网站的构建方式
- Astro 静态网站生成器,使用内容集合(通过 Zod 验证 frontmatter)。
- 使用 Tailwind CSS 进行样式设计,并通过
@tailwindcss/typography插件处理文章排版。 - 使用 Pagefind 提供客户端全文搜索(内置于静态输出中,无需服务端)。
- 使用 Netlify 进行构建和部署。推送到
main会触发自动部署。 - 每次推送到
main时,都会通过.github/workflows/wayback.yml自动提交 Internet Archive 快照。
源 Markdown 文件位于 src/content/{essays,papers,posts,notes,letters,speeches,books}/。如果任何作品缺少必需的 frontmatter,或任何 slug 不是 kebab-case,构建就会失败。这种规范能确保语料库在不断扩充时保持整洁。
分析
此站点使用 Netlify Web Analytics——不使用 Cookie、采用第一方分析,也不包含我们提供的客户端跟踪 JavaScript。该产品会展示页面浏览量、热门页面、引荐来源、设备、浏览器和地理分布,但不会单独列出特定的机器人 user-agent(这是 Netlify 的另一款产品,我们有意不启用)。关于这些数据能告诉我们什么、机器人 UA 可见性方面我们接受的不足,以及如何间接推断 AI 爬虫活动,请参阅 docs/WEB_ANALYTICS.md。
如何添加新内容
- 将 Markdown 文件放入相应的内容集合目录:
src/content/{type}/your-slug.md。 - 填写 frontmatter(参见
src/content/config.ts中的 schema——必填项:title、slug、date、type、status、tags、abstract)。 git commit && git push。- 大约 90 秒后,内容会发布到
https://jedanderson.org/{type}/your-slug。随后不久会触发 Wayback 快照。
起草期间如需将内容设为私有,请设置 status: draft。草稿不会渲染,也不会出现在 /llms.txt、RSS Feed 或站点地图中。
本地开发
npm install
npm run dev # local dev server at http://localhost:4321
npm run build # production build to dist/, includes Pagefind index
npm run preview # serve the production build locally
Slug 验证、schema 验证和 Pagefind 索引都已接入构建流程。
评论
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。