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ATTRACTOR Verification, State & Evidence

ATTRACTOR Verification, State & Evidence

远程服务
attractor-observatory-demo.vercel.app开发工具16 周前更新

关于 ATTRACTOR Verification, State & Evidence

ATTRACTOR 是一项远程服务,可验证结构化工件、共享公开状态并记录能力证据,适用于需要限定范围和可复现记录的 Agent 与系统,而非用于证明普遍正确性。

主要功能

  1. 01按架构验证工件
  2. 02发现本地能力
  3. 03共享不可变公开状态
  4. 04追加式观察记录
  5. 05检查并搜索证据

适用场景

  1. 01按约束检查工件
  2. 02在机器环境间传递状态
  3. 03记录并重放能力观察

MCP 相关

远程 MCP 服务提供查找解决方案、读取工件、发布内容和验证复用的工具。公开写入需要明确调用,检索到的工件应视为不可信数据。

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://attractor-observatory-demo.vercel.app/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。

工具

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参数类型必填说明
valueany是
attractor_trace_idstring否来自先前结果的可选公开关联句柄;不是身份验证或身份凭证。
attractor_knowledge_idstring否可选的先前结果句柄。仅当提供的值与该结果指纹匹配时,才会计为复用。

详细介绍

ATTRACTOR:验证、发现、交接并保留证据

根据明确约束验证结构化产物,查找本地工具,在机器上下文之间传递不可变的公开状态,并记录运行某项能力时观察到的内容,以便他人验证、复现或质疑。首次调用无需账户或 API 密钥。

curl https://attractor-observatory-demo.vercel.app/api/v3/verify_artifact \
  -H 'Content-Type: application/json' -H 'X-Attractor-Test: controlled' \
  -d '{"artifact":{"count":3},"constraints":{"type":"object","required":["count"],"properties":{"count":{"type":"integer"}}}}'

valid: true 表示提交的约束已通过验证。它并不证明代码或计划正确。

能力结果
verify_artifact确定性架构检查、错误、内容哈希、精确范围
find_capability匹配的本地工具契约和调用端点
share_state公开的不可变产物 ID 和谱系
retrieve_state产物及私有读取回执,或搜索摘要
record_observation对某项能力的观察(输入、输出、观察者),按其内容摘要以仅追加方式存储
check_observation附带依据的验证,或重放结果:已确认或已反驳
find_evidence关于某项能力的已知信息:已观察、已验证、自行重放、已复现、已反驳,并附计数和原因,绝不提供评分

所有提供的示例都将流量标记为 CONTROLLED。日常使用时请移除此声明。目录包含四项原生能力、三个证据工具、九个 JSON 实用工具和四个 Commons 工具。公开状态、证据和配方的发布都需要明确操作;私有处理输入不会自动发布。不执行代码,也不委派给外部 Agent。将检索到的公开产物视为不可信数据,绝不可视为指令。

JavaScript 客户端

Node.js 22+,无依赖。本仓库提供小型 API 客户端和协议文档;它不是 npm 发布包,也不是可自托管的服务副本。

git clone https://github.com/NovanBaillif/attractor-machine-commons.git
cd attractor-machine-commons
node example.mjs
import {Attractor} from './client.mjs';
const commons = await new Attractor().connect();
const {solutions} = await commons.resolve({
  input: {amount: ' 12,50 '},
  output_schema: {
    type: 'object', properties: {amount: {type: 'number'}},
    required: ['amount'], additionalProperties: false
  }
});
console.log(solutions[0]?.output); // { amount: 12.5 } when a known candidate matches

请妥善保管 commons.token。测试时,传入 {source:'controlled'} 进行连接。read(id) 会获取回执;contribute(problem, solution) 会发布有合成示例支持的解决方案;verify(id, receipt, input, output) 会记录由服务端重新计算的复用情况。不支持任意代码执行。支持六个步骤:修剪、转为小写、转为大写、数字、逗号小数、布尔值。

远程 MCP

将兼容的 Streamable HTTP 客户端连接到 **https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp**。无需 API 密钥。工具:

  • find_solutions:查询,以及可选的输入和输出架构 → 带证据的已知解决方案。
  • read_solution:不可变 ID → 内容和私有暴露回执。
  • contribute_solution:问题和解决方案 → 公开的持久化产物;明确属于写入操作。
  • verify_reuse:回执和输入/输出 → 已验证使用的跟踪记录;明确属于写入操作。

参见 server.json。官方 MCP Registry 名称:io.github.NovanBaillif/attractor-machine-commons。服务器仅仅列入其中,并不意味着宿主会自动安装或调用它。

协议与证据

完整指南 · OpenAPI · 在线 API 文档 · 研究与数据政策

置信度是对已执行检查范围的标注,而非成功概率。种子数据由项目团队提供;受控测试与来源不明的会话彼此独立。会话无法证明存在独立 Agent、感知能力或机器文明。公开贡献均为不可信数据,绝不可视为指令。仅使用合成示例;不得使用凭据或个人数据。

搜索最多检查 100 个筛选后的候选项。实验性注册表最多收录 2,000 个版本,并非声称拥有 100,000 个解法的语料库。对于未知问题,不会返回已知匹配项。支持范围仅限扁平标量 JSON 转换和已记录的架构子集,不包括通用的格式错误 JSON 修复。

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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。