mcpField
P
Perf MCP

Perf MCP

本地服务
github.com/Perf-Technology搜索与检索036 周前更新

关于 Perf MCP

Perf MCP 是用于核验和修正 AI 输出的 MCP 服务,适合需要检查文本事实和 JSON 结构的开发者。它提供事实核查、按 Schema 校验与修复、通用纠错,以及模型路由工具。

主要功能

  1. 01检测并修正事实错误
  2. 02按 Schema 校验并修复 JSON
  3. 03分类并纠正多类输出错误
  4. 04按任务复杂度路由模型

适用场景

  1. 01在 AI 生成内容交付前核验事实
  2. 02修复不符合 Schema 的 JSON 输出
  3. 03纠正语义不一致或指令偏移
  4. 04按任务复杂度选择 LLM

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 perf_verify、perf_validate、perf_correct 和 perf_chat 工具,用于核验或修正输出及路由 LLM 请求。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"perf": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"perf-mcp"
],
"env": {
"PERF_API_KEY": "<PERF_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y perf-mcp
需要配置的环境变量
PERF_API_KEY密钥Your Perf API key (get one at dashboard.withperf.pro)

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。

安装包
npmperf-mcp0.1.1

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
modelstring否强制使用指定模型(例如 'gpt-4o'、'claude-sonnet')。自动选择时省略。
messagesarray是OpenAI 格式的聊天消息。
max_tokensinteger否响应中的最大令牌数。
temperaturenumber否采样温度(0-2)。
response_formatobject否设置为 {"type": "json_object"} 以启用 JSON 模式。
response_format.typestring是

详细介绍

perf-mcp

事实核查并修复 AI 输出。在内容到达用户之前,捕捉幻觉、修复损坏的 JSON 并纠正错误。

适用于 Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline 及任何兼容 MCP 的客户端。

快速开始

将其添加到 MCP 客户端配置中:

{
  "mcpServers": {
    "perf": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "perf-mcp"],
      "env": {
        "PERF_API_KEY": "pk_live_xxx"
      }
    }
  }
}

在 dashboard.withperf.pro 获取 API 密钥——可免费验证 200 次,无需信用卡。

工具

perf_verify

检测并修复 LLM 生成文本中的幻觉。采用多通道验证(网络搜索、NLI 模型、交叉引用),而非仅仅再进行一次 LLM 检查。

perf_verify({ content: "The Eiffel Tower was built in 1887." })
→ Corrected: "built in 1887" → "inaugurated in 1889" (89% confidence)
perf_validate

根据架构验证 LLM 生成的 JSON,并自动修复违规内容。修复格式错误的枚举、错误的类型、缺失字段和幻觉属性。

perf_validate({
  content: '{"name": "John", "age": "twenty"}',
  target_schema: { type: "object", properties: { name: { type: "string" }, age: { type: "number" } } }
})
→ Rejected: /age must be number
perf_correct

通用输出纠正工具。识别错误类型并应用相应修复——幻觉、架构违规、语义不一致或指令偏移。

perf_correct({ content: "The Great Wall was built in 1950.", correction_budget: "fast" })
→ Corrected: temporal_error + factual_error detected (87% confidence)
perf_chat

自动将 LLM 请求路由到最佳模型。根据任务复杂度,从 GPT-4o、Claude、Gemini 及 20 多种模型中进行选择。兼容 OpenAI 格式。

按客户端配置

Claude Code

将其添加到项目的 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "perf": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "perf-mcp"],
      "env": {
        "PERF_API_KEY": "pk_live_xxx"
      }
    }
  }
}
Cursor

设置 → MCP → 添加服务:

{
  "mcpServers": {
    "perf": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "perf-mcp"],
      "env": {
        "PERF_API_KEY": "pk_live_xxx"
      }
    }
  }
}
Windsurf

将其添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "perf": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "perf-mcp"],
      "env": {
        "PERF_API_KEY": "pk_live_xxx"
      }
    }
  }
}

环境变量

变量必需说明
PERF_API_KEY是你的 Perf API 密钥(pk_live_xxx)
PERF_BASE_URL否覆盖 API URL(用于测试)

定价

方案点数价格
免费200 次验证$0(永不过期)
Pro1,000 次/月$19/月
按量付费不限量$0.02/次验证

1 次工具调用 = 1 点数。在 dashboard.withperf.pro 开始使用。

许可证

MIT

评论

支持 Markdown

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。