Oraclaw Decision Intelligence

OraClaw MCP Server

17 个决策智能工具，供 AI Agent 调用。耗时不到 25ms。无需密钥即可免费使用其中 11 个。

{
  "mcpServers": {
    "oraclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@oraclaw/mcp-server"]
    }
  }
}

将其粘贴到 Claude Desktop / Cursor / Cline 的 MCP 配置中，你的 Agent 即可立即：

“我有 3 个邮件主题行变体及其点击率。接下来应该发送哪个？”

Agent 调用 optimize_bandit → 在 0.01ms 内获得统计最优选项：

{ "selected": { "id": "C", "name": "Option C" },
  "score": 1.876, "exploitation": 0.9, "exploration": 0.976, "regret": 0.1 }

无需 LLM 计算，不会产生幻觉公式，除了上面的代码片段外无需任何设置。

---

全部 17 个工具

免费（无需密钥）	功能
optimize_bandit	UCB1 / Thompson / ε-greedy 选项选择
optimize_contextual	LinUCB 上下文老虎机（按具体情境选择）
optimize_evolve	遗传算法（离散 + 多目标）
solve_schedule	任务 → 时间段分配，并匹配精力
score_convergence	多源概率共识（Hellinger）
score_calibration	用 Brier + log score 评估预测者准确度
predict_bayesian	基于加权证据更新 Beta 后验
predict_ensemble	多模型共识 + 不确定性分解
plan_pathfind	A* + Yen 最短 k 条路径
simulate_montecarlo	单因素蒙特卡洛（6 种分布）
simulate_scenario	假设情景对比 + 敏感性排名

高级（需要 API 密钥）	功能
optimize_cmaes	CMA-ES 连续黑盒优化
solve_constraints	LP / MIP / QP 求解器（HiGHS，可证明最优）
analyze_graph	PageRank + Louvain + 关键路径 + 瓶颈
analyze_risk	带相关性的投资组合 VaR / CVaR
predict_forecast	ARIMA / Holt-Winters 时间序列预测
detect_anomaly	Z-score / IQR 异常值检测

每个工具都提供明确的 inputSchema、outputSchema 和 MCP 行为注解（readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint），让你的 Agent 清楚了解它会收到什么。

---

获取高级工具密钥

注册 oraclaw → — 只需填写一个邮箱字段，即刻获取密钥，无需信用卡。按次付费套餐每天可调用 1,000 次（每次调用 $0.005）。升级到 Starter 套餐，每月 $9，可调用 50k 次。

然后将 ORACLAW_API_KEY 添加到 MCP 环境变量中：

{
  "mcpServers": {
    "oraclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@oraclaw/mcp-server"],
      "env": { "ORACLAW_API_KEY": "your-key-here" }
    }
  }
}

---

直接使用 API（无需 MCP）

curl -X POST https://oraclaw-api.onrender.com/api/v1/optimize/bandit \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "arms": [
      {"id":"A", "name":"Option A", "pulls":10, "totalReward":7},
      {"id":"B", "name":"Option B", "pulls":10, "totalReward":5}
    ],
    "algorithm": "ucb1"
  }'

免费套餐：每个 IP 每天可调用 25 次，无需密钥。

---

为什么 Agent 需要它

LLM 无法可靠地完成以下任务：老虎机选择、LP 优化、时间序列预测、图中心性分析、蒙特卡洛抽样或异常检测。它们会编造数学结果。OraClaw 是 Agent 底层的确定性基础——每个答案都来自真实算法，返回结构化 JSON，并在 25ms 内运行完毕。

• 源代码：github.com/Whatsonyourmind/oraclaw
• API 文档：oraclaw-api.onrender.com
• 定价：web-olive-one-89.vercel.app/pricing
• 许可证：MIT