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Orlog — Decision Reasoning Engine

Orlog — Decision Reasoning Engine

远程服务
github.com/DonMerlin77AI 与智能体020 周前更新
代码仓库

关于 Orlog — Decision Reasoning Engine

Orlog 是面向 Claude 用户的决策推理 MCP 服务,适用于权衡重要选择。它分别提供明确决策分析和梳理不确定问题的工具,并给出立场。

主要功能

  1. 01使用 orlog_decide 分析决策
  2. 02使用 orlog_explore 梳理决策
  3. 03从多个角度推理
  4. 04通过 API 密钥认证

适用场景

  1. 01权衡是否接受工作邀约
  2. 02考虑职业或财务选择
  3. 03梳理尚不明确的决策

MCP 相关

它向 Claude 等 MCP 客户端提供 orlog_decide 和 orlog_explore 工具,访问需使用 API 密钥。

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://tomsem77--mimir-mcp-serve.modal.run/sse
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。

全部服务地址
SSEhttps://tomsem77--mimir-mcp-serve.modal.run/sse需要授权

工具

详细介绍

Orlog MCP 服务

为 Claude 提供多视角决策推理。当你面临真正的抉择——职业、金钱、人际关系或策略——Orlog 会审视相互冲突的角度,并明确表明立场,而不是含糊其辞。

获取 API 密钥 → orlog.fyi


功能

Claude 可以调用两个工具:

工具Claude 调用时机
orlog_decide用户面临一个存在明显冲突的明确抉择
orlog_explore用户陷入困境,或不确定自己究竟在做什么决定

Orlog 不会含糊其辞。它会推演相互冲突的角度——各方实际要付出什么代价、真正的利害所在,以及当事人回避说出口的内容——并表明立场。


安装

第 1 步——获取 API 密钥

在 orlog.fyi 注册,并从 Developers 页面获取密钥。

第 2 步——添加到 Claude 配置

对于 Claude Desktop(Mac 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json,Windows 上为 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "orlog": {
      "type": "sse",
      "url": "https://tomsem77--mimir-mcp-serve.modal.run/sse",
      "headers": {
        "X-API-Key": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

对于 Claude Code(添加到项目或全局 .claude/settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "orlog": {
      "type": "sse",
      "url": "https://tomsem77--mimir-mcp-serve.modal.run/sse",
      "headers": {
        "X-API-Key": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

第 3 步——重启 Claude

Orlog 会自动显示。当你提出真正的抉择时,Claude 会调用它。


使用方法

你无需手动调用 Orlog,只需与 Claude 对话。当对话中出现真正的抉择时,Claude 会自动调用 orlog_decide 或 orlog_explore。

也可以直接提示它:

“使用 Orlog 帮我理清是否该接受这份工作邀请。”


定价

套餐每日调用次数价格
免费版10免费
专业版500$8/mo

在 orlog.fyi 获取密钥并管理账单。


关于

Orlog 基于 Mimir 构建。Mimir 是一个经过微调的推理模型,专门针对决策质量进行训练,而非通用知识。其推理框架融合了多种审慎思考视角,在表明立场前揭示真正的利害所在。

由 Thomas Semrad 构建。

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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。