关于 OCL Context Layer
OCL Context Layer 是 OCL 标准的示例 MCP 服务,面向为 Odoo 智能体构建集成的开发者。它提供范围明确的业务语义、字段解释与歧义提示;仓库中的服务仅演示公开示例,并非商业生产运行时。
主要功能
- 01提供 Odoo 业务上下文示例
- 02解析业务名词含义
- 03解释字段及适用范围
- 04展示语义格式的互操作示例
- 05包含可执行的一致性测试套件
适用场景
- 01为 Agent 提供 Odoo 记录和字段的业务含义
- 02识别收入等术语的定义歧义
- 03测试 OCL 文档和实现的一致性
MCP 相关
示例 MCP 服务提供 get_context、resolve_noun 和 explain_field 等调用,通过十个公开候选示例演示 OCL 工具约定。它不包含商业 Odoo 19 运行时。
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。
docker run -i --rm ghcr.io/nantiai/ocl-examples:0.1.0-alpha.1本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
ghcr.io/nantiai/ocl-examples:0.1.0-alpha.1stdio工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
OCL 标准
OCL 是一种实验性开放格式,用于向 AI 系统提供关于 Odoo 的结构化、范围明确且可验证的业务含义。
Odoo 连接器说明如何访问记录。OCL 上下文包则说明相关记录和字段的含义、哪些看似合理的解读是错误的、必须消除哪些歧义,以及仍须遵守哪些安全边界。
question -> OCL context -> AI reasoning + existing connector -> Odoo
使用 OCL
选择适合你产品的接入方式:
| 方式 | 调用 | 优势 | Alpha 可用性 |
|---|---|---|---|
| 面向 AI Agent 的 MCP | get_context、resolve_noun、explain_field | 将范围明确的 Odoo 含义直接放入 Agent 的工具调用循环 | 可使用公开示例或邀请制运行时 |
| CLI | get-context "What is revenue?" | 立即检查上下文包及其警告 | 现可使用公开示例 |
| Python 验证器 | validate_entry(entry, schema) | 读取并生成可互操作的 OCL 文档 | 现已可用 |
| TypeScript 集成 | 五种生产环境操作形式 | 将产品接入经过验证的托管运行时 | 源码 Alpha 和邀请制运行时 |
克隆并试用上下文功能:
git clone https://github.com/Nantiai/ocl-standard.git
cd ocl-standard
python reference/python/ocl_examples.py get-context "What is revenue?"
结果会询问适用哪种收入定义,并返回相应警告,提醒不要将 account.move.amount_total 视为通用收入。
将示例 MCP 添加到 Agent
{
"mcpServers": {
"ocl-public-examples": {
"command": "python",
"args": [
"/absolute/path/to/ocl-standard/reference/python/ocl_examples.py",
"serve-mcp"
]
}
}
}
此本地服务使用十个公开候选示例,展示真实的 OCL 工具契约。它不是商业版 Odoo 19 运行时。
集成流程、MCP 调用、CLI 命令、SDK 示例、响应处理和当前访问边界,请参阅 使用 OCL。 连接器和 MCP 实现者应依据**连接器运行时契约及其一致性测试装置进行固定。 托管运行时客户端可参阅已验证 Alpha 调用指南。 开发者可以先试用一项实时验证的决策,然后开始为期七天的范围限定试用**,无需 GitHub、安装软件包、Odoo 凭据或客户数据。 也可通过 GitHub 请求和电子邮件申请。
此仓库包含开放的互操作层:
- 语义条目和请求范围上下文包的 JSON Schema;
- 依赖精简的 Python 验证器和 TypeScript 客户端形式;
- 十个涵盖主要知识类型的 Odoo 19 候选示例;
- 可执行的一致性测试套件;
- 仅供示例使用的解析器和 MCP 服务;
- 公开基准测试方法。
此仓库不包含 nanti.ai 的商业注册库、生产环境组装器、验证测试工具、源指纹、私有基准测试、租户覆盖项、记忆或尚未发布的本体候选项。
状态
0.1.0 版本属于实验性技术 Alpha。在独立实现进行测试期间,格式可能会发生变化。示例用于演示此格式;它们不是经过验证的商业注册库,也不提供永久保证。
目前仅关注 Odoo 19 的标准版本。
外部开发者 Alpha
开发者现在可以克隆此标准、运行一致性测试、集成示例 MCP 服务,并报告独立实现情况。请参阅开发者 Alpha 指南。
公开 Alpha 提供的是互操作接口,并非可免费批量访问经过验证的商业注册库。有限范围的已验证运行时已在 https://api.context.nanti.ai 上线;其原生界面会立即发放有范围限制且会过期的评估密钥。
核心理念
meaning -> evidence -> rule -> assertion -> applicability -> confidence
事实不会因为大模型生成了看似合理的 JSON 就变得经过验证。符合规范的文档会描述证据和断言。注册库运营方会另行决定,哪种验证策略足以支持发布声明。
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独立性
Odoo 是 Odoo S.A. 的商标。本项目独立开发,与 Odoo S.A. 无关联,也未获其认可。
许可证
本开源仓库采用 Apache License 2.0 许可。本仓库不分发商业 OCL 注册表及服务,它们是独立的。
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。