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Agent evidence

Agent evidence

本地服务
github.com/probityai开发工具0今天更新

关于 Agent evidence

离线、只读的 MCP 服务,用于依据用户提供的证据核验 AI 系统相关声明,并重放一致性测试向量。面向 Agent 构建者、审计人员和平台工程师;运行时不会获取、写入或发送数据。

主要功能

  1. 01依据提供的证据核验声明
  2. 02运行并查看一致性测试向量
  3. 03查询词汇表术语
  4. 04检查制品摘要和 DSSE
  5. 05规范化 JSON

适用场景

  1. 01依据源捕获记录审计 AI 系统声明
  2. 02开发期间重放一致性检查
  3. 03检查已签名制品和 JSON 记录

MCP 相关

向 MCP 客户端提供九项有界只读工具,用于证据核验、一致性测试向量、词汇查询、摘要检查、JSON 规范化和 DSSE 验证。所有检查均离线执行。

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": {
"probityai-agent-evidence": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-evidence-mcp"
]
}
}
}
启动命令uvx agent-evidence-mcp

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
pypiagent-evidence-mcp0.2.4

工具

9

收录的工具列表 · 更新于 今天

参数类型必填说明
caseobject是
policyobject是
artifactsany否

详细介绍

agent-evidence-mcp

一个离线、只读的 MCP 服务,用于判断关于 AI 系统的声明是否能由你提供的证据字节支持,并重放 agent-evidence 一致性向量。

它面向 Agent 构建者、审计人员和平台工程师,帮助他们让助手核查证据,而不是盲目信任报告。

agent-evidence 是一种开放记录格式;probityai 会依据该格式检查并评估记录,而此服务会为助手运行这些检查。

安装已发布的包:pip install agent-evidence-mcp==0.2.3。它将同系列的包(probity-verify、agent-evidence-vectors、agent-evidence-vocabulary、agent-evidence-admission、jcs-admit)设为兼容版本范围,因此会与这些包的最新版本一同安装,并将每个第三方依赖固定为确切版本。最后一个包将 Rust crate jcs-admit 和 dsse 作为 wheel 携带。

快速开始

将它添加到 Claude Code,然后让助手运行示例声明:

claude mcp add agent-evidence -- uvx [email protected]

或者安装 Claude Code 插件:/plugin install agent-evidence --marketplace probityai/agent-evidence-mcp。

也可以从 Python 调用工具,无需在此包之外安装客户端:

uvx --from agent-evidence-mcp==0.2.3 python - <<'PY'
import asyncio
from mcp.client import Client
from mcp.client.stdio import StdioServerParameters

async def main():
    async with Client(StdioServerParameters(command="agent-evidence-mcp")) as client:
        result = await client.call_tool("verify_sample", {"scenario": "contradicted"})
        print(result.structured_content["decision"], result.structured_content["reason"])

asyncio.run(main())
PY

它会输出:

contradicted selected_span_missing_from_record

报告引用的一段文字在源捕获中缺失,因此该声明被判定为矛盾。对于另外两种判定,请将 supported 或 not_established 用作场景。

工具

共有九个工具,均为只读、离线且有界:verify_claim、verify_sample、list_vector_corpora、run_vectors、explain_vector、lookup_term、check_artifact_digest、canonicalize_json 和 verify_dsse。不会获取、写入或发送任何内容。

状态

版本 0.2.3。测试会通过真实 MCP 客户端,针对随包提供的语料运行每个工具;变异检查则会确认工具输出被破坏时测试会失败。

文档

页面可了解的内容
工具每个工具、它的参数及返回内容
安装Claude Code、Gemini CLI、Docker 和纯 stdio
Agent 指南供使用此服务的 Agent 参考的简短索引
更改仓库要运行的命令,以及绝不能手动编辑的内容

许可证

Apache-2.0。

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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。