关于 mcp-verify-claim
mcp-verify-claim 是一个确定性的 MCP 服务,为 Agent 的声明附加证据并划分可信等级。它无需 LLM 或网络连接,避免将未经验证的操作结果报告为事实。
主要功能
- 01按证据划分四种声明等级
- 02给出 TRUST、REVIEW 或 DO-NOT-REPORT 判定
- 03扫描缺少依据的完成声明
- 04提供状态与证据报告模板
适用场景
- 01检查 Agent 是否有证据支持操作结果
- 02阻止将未运行的测试报告为通过
- 03复核部署或 API 状态声明
MCP 相关
该 MCP 服务向客户端提供声明分级、声明检查、等级定义和报告模板工具。证据不足的声明会被标为不得报告为事实。
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。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
mcp-verify-claim
一个模型上下文协议(MCP)服务,强制执行基于证据、诚实分级的声明报告。Agent 作出的每项声明都会被归入一个证据等级(FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED),并附上证据——这是避免静默报告未经验证声明的良方,例如声称“已成功推送”“测试通过”“API 返回了 200”,却从未运行过相应命令。
确定性执行,不使用大模型,也不发起网络调用。可自托管,与任何 Agent 兼容(Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw、Codex CLI)。
为什么要做这个项目
Agent 最常见的失误不是推理错误,而是报告一个听起来合理、却从未验证过的结果。mcp-verify-claim 设置了一道硬性关卡:未经验证的声明不能作为事实报告。
适用场景(以证据而非观点作答的 Agent 工具)
通过 MCP 向 Agent 开放实际操作(编辑、检查、规则评估、变更)时,其价值在于它能用证据而非观点作答——它运行了检查、看到了真实状态,也能证明自己做了什么。但只有在强制 Agent 附上证据时,这一点才能成立。规则与检查界面(“模块是否有效?”“此状态变更片段是否已应用?”“实际发生了哪些变化?”)正是价值最高的场景:每项检查都会产生可由机器验证的结果。
mcp-verify-claim 是一道关卡,确保 Agent 报告结果时附上相关证据(退出代码、实际回读结果、实际 HTTP 状态),并且不能把猜测或未运行的步骤冒充为事实。将它与任何提供操作能力的 MCP 界面搭配使用,Agent 的回答就会变得可审计、逐行可查,而非仅仅听起来合理。
工具
tier_claim(claim, evidence, verification_kind)— 将声明归入某个等级,并给出判定(TRUST/REVIEW/DO-NOT-REPORT)和诚实的下一步行动。check_claim(claim)— 确定性扫描虚构或含糊其辞的信号(声称已完成却无产物、“API 返回了”之类的表述、模糊措辞)。report_templates()— 标准的 STATUS / EVIDENCE / GAPS 完成格式及 6 步行为循环。tier_definitions()— FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED 的定义。
证据等级(核心)
| 等级 | 含义 | 判定 |
|---|---|---|
| FACT | 在原始工具输出中看到(退出代码、响应正文、文件回读内容、HTTP 状态) | TRUST |
| INFERENCE | 根据事实推断;展示推理链 | REVIEW |
| SPECULATION | 猜测;绝不能作为事实报告 | REVIEW |
| UNVERIFIED | 未提供证据 | DO-NOT-REPORT |
安装与运行
一条命令(推荐)——从仓库安装,无需 PyPI 令牌:
uv tool install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim
mcp-verify-claim # run stdio server
mcp-verify-claim --http --port 8137 # or Streamable HTTP for remote use
或使用 pipx:pipx install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim
直接从源代码运行(备选方案):
pip install mcp
python3 mcp_server.py
Claude Desktop / Agent 配置
{ "mcpServers": {
"verify-claim": { "command": "mcp-verify-claim", "args": [] }
}}
示例
tier_claim("Successfully deployed", evidence="", verification_kind="")
--> tier UNVERIFIED, verdict DO-NOT-REPORT
signals: [high] completion claim without artifact
next: go get the evidence before reporting
tier_claim("Deploy is live", evidence="origin/main SHA==local HEAD, HTTP 200", verification_kind="read_back")
--> tier FACT, verdict TRUST
家族成员
这是 sudo-ai-git 推出的三个确定性、无大模型 Agent 信任 MCP 服务之一:
mcp-skill-sec— 安装前的技能/安全审计mcp-verify-claim— 以证据为门槛、如实分级的声明报告(本仓库)mcp-benchmark-hygiene— 检测 pytest 配置泄漏/评估诚信问题
同系列产品: mcp-token-saver — Agent 对话的 Token 成本代理与分析工具(在计费前去重冗余 Token;实测可减少 74%)。讨论
同系列还有(一个免费 CLI,并非 MCP 服务):harness-audit — 确定性的 Agent 评估/基准测试评分规范审计,可发现同类隐蔽的配置泄漏误评分问题。免费获客工具;采用同样的验证规范,零依赖,可逐行审计。
许可证与来源
MIT。由 sudo-ai-git 编写。独立的行为严谨性工具;不包含任何专有方法。verify-before-claim Agent 技能的 MCP 实现。
官方 MCP Registry 元数据
mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-verify-claim
定制集成服务
需要将此工具连接到你的内部系统(身份验证、日志记录、安全扫描通过、托管)?请提交定制构建请求。MIT 参考资源可免费使用。
评论
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。