Murmur

Murmur

为定价和发布变更找出反对意见。在上线前预演各种论点——由你已经在付费使用的编码订阅提供支持。

Murmur 是一款 MCP 服务，可预演社区对定价、发布、政策或危机决策的反应：提供你的材料（定价页面、政策备忘录或事件简报），一群模拟角色便会在类似 Twitter 和 Reddit 的平台上展开讨论。你将获得一份按优先级排序的反对意见档案——每条意见都以最有力的形式呈现，并关联到背后的模拟帖子，还附有反方论据和面向真实用户的测试计划；此外，你还可以采访任意模拟角色，了解他们为何写下那些内容。这是一套结构化论据，而非经过验证的预测；模拟角色是虚构的批评者，不是你的客户。

无需 API 密钥，无需额外付费。 引擎是确定性的，不使用大模型；每次生成都由你现有连接中的编码 Agent大模型（Claude、Codex、Gemini、Antigravity、OpenCode、Hermes……）完成。该服务不包含任何网络代码——构建门禁会强制执行这一点（静态扫描打包文件和引擎源代码，并进行混淆扫描），此外还有一项运行时探测，会在将 fetch 替换为抛出异常的桩函数后执行引擎适配器；如果调用了 fetch，探测就会失败。

You:            /murmur-predict How will r/programming react to the new pricing page?

Your agent:     world_init → seed_add → ontology(plan/submit)
                → graph(build) → personas(plan/submit)
                → [sim(next_batch/submit)] × 8 rounds
                → report(plan/submit/export)

Result:         .murmur/reports/pricing-reaction/report-1.md
                (Mermaid sentiment charts, cited risks, post index, diffable)

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为什么选择 Murmur

MiroFish 等工具通过服务端大模型实现社交模拟：你需要付费订阅、提供 API 密钥，而且数据会经过它们的云端。Murmur 则采用不同的架构——由宿主提供推理能力：

	需要密钥的 SaaS	Murmur
大模型调用	使用它们的 API 密钥，费用由你承担	使用你现有订阅中的编码 Agent
记忆	云端记忆服务，受配额限制	在 SQLite 中使用三层本地记忆，存于你的代码仓库中
产物	Web 控制台	.murmur/ 中的 Markdown 和 Mermaid 文件，可在任何 Git 托管平台上渲染
可复现性	近似	确定性引擎：相同种子 + 相同提交 ⇒ 生成逐字节相同的世界
运行位置	它们的服务器	你的机器上，通过单个 stdio 进程运行，零外发流量

引擎（世界状态、本体图、角色激活、信息流排序、转发放大、投票引力、病毒式传播、情感、立场迁移、升级检测、统计数据）完全由确定性计算构成。生成角色化帖子、起草报告正文、回答访谈问题等智能任务则由宿主 Agent 提供，并通过批量的规划／提交交互完成，因此一次工具调用就能复用多次生成。

安装

每个客户端只需一条命令（Node ≥ 20）：

客户端	安装
Claude Code	claude mcp add murmur -- npx -y murmur-mcp
Codex CLI	codex mcp add murmur -- npx -y murmur-mcp
Gemini CLI	gemini mcp add murmur -- npx -y murmur-mcp
Cursor	cursor mcp add murmur -- npx -y murmur-mcp
Antigravity	在 Agent 配置中添加 mcpServers JSON：{"murmur":{"command":"npx","args":["-y","murmur-mcp"]}}
OpenCode	opencode.json → 添加相同的 mcpServers 项
Hermes	在 Hermes MCP 配置中添加相同的 mcpServers 项
Windsurf	~/.codeium/windsurf/mcp_config.json → 添加相同的项
Cline / Continue	cline_mcp_settings.json / ~/.continue/config.yaml → 添加相同的项
VS Code Copilot	.vscode/mcp.json → 添加相同的项

上述 npx -y murmur-mcp 命令假设该软件包已发布到注册表。murmur-mcp 这个 npm 名称尚未被认领，因此目前运行 npx 会失败——在首次发布之前，请使用下一条说明中的源码安装方式。

npx murmur-mcp doctor 也会打印每个代码片段（同时检查 Node、SQLite 原生模块和工作区），npx murmur-mcp init --client <id> 也会打印这些代码片段。init --client <id> --write 只会为 cursor、vscode、opencode 和 windsurf 写入配置文件；对于其他所有客户端（包括 Claude Code），它会打印代码片段，并要求你自行将其合并到 client.configPath 中。

从源码安装（首次 npm publish 之前）：在 monorepo 中运行 npm install，然后直接运行 node packages/server/dist/index.js（或者在 packages/server 中运行 npm link，以使用全局 murmur-mcp 命令）。仓库上线后，发布产物将通过 npm 发布并附带来源证明（provenance）（npm i -g murmur-mcp）。

快速开始

1. 为你的客户端安装（见上文）。
2. 在你的仓库中放入一些材料——例如定价页面导出内容、常见问题、更新日志，或者运行 npx murmur-mcp init --template launch 来生成一份待填写的简报。
3. 在你的编码 Agent 中：

/murmur-predict How will developers react to our new pricing? Sources: pricing-page.md, FAQ.md

这条提示词是一份操作手册：你的 Agent 会依次调用全部 12 个工具，向你展示摘要以供审批，撰写报告，并且每张回执都会告诉它下一步该做什么。

一次运行实际需要多少成本。 不需要密钥，但也不是不花时间：默认的 8 轮世界会在你的宿主模型面前依次进行数百次生成，因此实际耗时取决于模型和批次大小，而不是 Murmur。尚未有人使用真实 LLM 完成端到端发布——包含黄金级字节完全一致的重放和洁净室发布门禁的 651 项测试套件使用模拟生成运行，而 npm run demo 则会以无头模式运行完整流水线。请把首次真实运行当作演练，并从较少轮数开始。

运行期间进行试验：

/murmur-simulate How will r/programming react to the pricing change? Rounds: 4
  … agent pauses, shows you the sentiment timeline …
  You: inject "competitor undercuts us by 30%" and continue
/murmur-interview Ask @ada why she's so hostile about the migration guide
/murmur-resume pricing-reaction

你将获得

• .murmur/murmur.db — 整个世界都存储在 SQLite 中（10 张表：worlds、seeds、entities、relations、personas、memories、posts、events、reports、generations）。复制目录即可移植；发生崩溃后，可从任一阶段边界继续运行。
• .murmur/{world}/graph.mmd — 以 Mermaid 表示的本体图（带类型的关系：alliance / opposition / influence / ownership，并附带张力分数）。
• .murmur/reports/{world}/report-N.md — 版本化的情景报告：Mermaid xychart 情绪曲线、立场迁移柱状图、升级链、角色排行榜、确定性统计附录和帖子索引。报告会重新生成，绝不修改已有内容——可逐行比较两个情景的差异。
• .murmur/reports/{world}/report-N.html — 同一份报告的独立仪表板（report_export，其中 format: "md" | "html" | "both"）：内联 CSS + SVG 图表（情绪折线、阵营环形图、平台差异柱状图、轨迹预测）、KPI 卡片、引言集、风险登记表——不含 JavaScript，不发出外部请求，可安全提交或分享。它与 .md 共用一次引擎计算，因此两者的数值绝不会不一致。
• .murmur/{world}/interviews.jsonl + qa.jsonl — 记录的深度交互对话。
• .murmur/{world}/audit.jsonl — 每次计划／提交交互的审计轨迹。

工作原理

五阶段流水线（与该类别完全对等，专为 Agent 重新设计）：

1. Seeds — 添加文件（PDF/MD/TXT/CSV/JSON）、URL（由你的 Agent 获取，引擎绝不会获取）或粘贴的文本。按字节哈希去重。
2. 本体 — ontology_plan 生成提取任务（seed 摘要 + 严格的 JSON schema）；你的 Agent 的 LLM 提取实体、动机和事实依据；ontology_submit 逐项验证，并在必要时精准重试。
3. 图谱 — 确定性推导带类型的关系和张力；reddit 风格的社群；基于立场亲和度的关注关系图；导出为 Mermaid。
4. 群体 — 根据本体推导原型分布；采用精简版 Big Five 特质；为每个实体设定立场；确定平台组合；在运行前审计和编辑个体。
5. 模拟 — 每一轮中，引擎激活加权抽取的一部分角色，并为其整理个性化摘要（角色卡 ≤ 120 个令牌、排序后的动态、工作记忆、集体视角）；你的 LLM 撰写他们的帖子／回复／投票；引擎负责摄取内容，运行平台机制（动态排序、转发放大、投票引力、病毒式传播阈值）、自然互动、三层记忆及其压缩、立场迁移和情绪跟踪。在轮次之间注入全知视角事件，观察发展轨迹变化。
6. 报告 + 交互 — 输入确定性统计数据 + 证据包，输出叙述内容，并将版本化报告写入磁盘；随后可采访任意角色（基于其自身记忆和帖子——对从未见过的知识会拒绝作答），也可就整个运行过程进行询问并获得附有引用的回答。

上下文预算工程是引擎的约定，而非一厢情愿：角色卡设有上限；每个角色的动态都会排序并截断；记忆会在轮次之间压缩；任何工具响应都不会超过 12,000 个令牌（超大负载会写入磁盘，并返回可按 ID 获取的回执）；批次大小会通过 world_config 自适应调整。

确定性：内容 ID 基于计数生成；所有随机性都来自世界种子，并通过命名流传递；每轮第 2–5 阶段都是存储状态的纯函数。黄金运行测试会重放记录的会话，并断言结果逐字节一致。

工具目录（12 个工具）

分组	工具
世界	world_init world_list world_config
种子	seed_add seeds_review
本体	ontology（plan / submit）
图谱	graph（build / query / export）
人设	personas（plan / submit / inspect / edit）
模拟	sim（next_batch / submit / inject / summary / timeline）
报告	report（plan / submit / export）
交互	interact（target: "persona" / "run"）

每个整合前的名称（旧版 29 个工具的接口）在 MIGRATED_TOOLS（packages/server/src/tools/index.ts）中仍有对应条目，因此回执和错误消息会提示你所输入旧名称的新写法。

提示词（单命令操作手册）：murmur-predict、murmur-simulate、murmur-interview、murmur-resume。资源：murmur://worlds、murmur://world/{id}/state、murmur://world/{id}/report/{rid}。

配置

// defaults (tune via world_config / sim_configure)
{
  "rounds": 8,                                  // 1–40
  "batch":  { "maxPersonas": 20, "maxFeedItems": 8, "personaCardTokens": 120 },
  "context": { "maxResponseTokens": 12000 },
  "engagement": { "viralityThreshold": 8, "organicCapPerPost": 0.6 },
  "memory": { "episodicMaxRecords": 40 }
}

环境变量：MURMUR_WORKSPACE（覆盖工作区根目录；默认值：Git 仓库根目录）、MURMUR_LOG（stderr 日志级别；stdout 仅用于协议）。

保证（经测试，而非承诺）

• 永远无需 API 密钥 — 任何配置接口中都不存在密钥或令牌字段；cleanroom 门禁会静态检测已发布包中的外传 API、URL 或密钥模式，并在检测到时阻止发布；同时会审计依赖闭包中的网络库。
• 客户端中立 — 服务中完全没有针对特定客户端的分支；不同客户端之间的差异以代码片段和模板的形式放在 packages/adapters 中。
• 可恢复性 — 崩溃后可安全地重新调用每个工具；会话可恢复至精确的阶段边界。
• 性能 — 在 24×8 默认规模下，引擎侧耗时为 1.48 秒；在 48×8 的旗舰规模下为 2.98 秒（包含报告渲染，不包含宿主大模型延迟；运行 node tools/scale-benchmark.mjs <personas> <rounds> 可复现）；包含 24 个人设、8 轮的世界可在单个 Agent 会话中完成。

仓库结构

packages/
  engine/      deterministic simulation core (pure TS + SQLite adapter)
  server/      the murmur-mcp npm package: 12 tools, resources, prompts, CLI
  prompts/     playbook prompt packs
  adapters/    per-client install snippets + config templates (10 clients)
  templates/   scenario packs: launch, policy, crisis, finance, fiction
tests/
  golden/      byte-identical replay tests + pipeline acceptance (F1–F7)
  integration/ real MCP client ↔ server e2e over stdio
  cleanroom/   the release gate (no-egress, no-key, deps, timing, isolation)
examples/      a ready-to-run demo scenario + paste-ready prompts

开发：npm install && npm run build && npm test（651 项测试）· npm run test:e2e · npm run cleanroom · npm run demo（无头完整流水线，无需大模型）。

许可证与来源

Apache-2.0。Murmur 是在洁净室中实现的：未复制任何 AGPL 许可项目的代码、提示词或配置（约束每项贡献的政策见 CONTRIBUTING.md）。“MiroFish”是第三方商标，仅用于事实比较。