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Taplid

Taplid

本地服务
github.com/taplid开发工具019 周前更新

关于 Taplid

Taplid 根据提供的上下文、模式、代码、配置或策略审计 AI 输出并验证结构化制品。它面向检查模型回答、技术评审以及基础设施或 API 制品的团队,并支持检索和验证带签名的审计证明。

主要功能

  1. 01审计 AI 回答和代码评审
  2. 02验证模式、SQL 和 API 契约
  3. 03检查 Docker、Kubernetes 和 Terraform 制品
  4. 04审查安全规则和配置
  5. 05检索审计并验证签名证明

适用场景

  1. 01按模式检查生成的 JSON
  2. 02验证 SQL 或基础设施配置
  3. 03根据提供的代码检查 AI 代码评审
  4. 04验证已保存审计的签名和结果哈希

MCP 相关

`@taplid/mcp` 软件包提供 MCP 服务,供 Claude、Cursor、OpenAI 兼容 Agent 和其他 MCP 客户端使用。核心操作包括执行审计、检索已保存结果和验证审计证明。

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": {
"taplid-taplid": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@taplid/mcp"
],
"env": {
"TAPLID_API_KEY": "<TAPLID_API_KEY>",
"TAPLID_API_URL": "<TAPLID_API_URL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @taplid/mcp
需要配置的环境变量
TAPLID_API_KEY密钥Taplid API key. Required for taplid_audit; retrieval and verification do not require an API key.
TAPLID_API_URLOptional Taplid API base URL override. Defaults to https://api.taplid.com.

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
npm@taplid/mcp1.0.1

工具

3

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
promptstring否
contextstring否
responsestring是
auditModeenum否artifact | standard

详细介绍

Taplid

审计 AI 输出,并在信任结构化产物之前对其进行验证。

Taplid 会根据提供的上下文、架构、代码、配置或策略,检查大模型响应、AI 代码审查、SQL、Docker、Kubernetes YAML、JSON Schema、API 契约、配置、安全规则和技术审查结论。

从这里开始

Taplid 的功能

Taplid 有三项核心操作:

  1. 运行审计
    根据提供的上下文、架构、代码、配置或策略,运行标准审计或产物审计。

  2. 获取审计结果
    通过 auditId 获取已持久化的公开审计结果。

  3. 验证审计
    验证已保存审计的签名证明、签发者、签名字段和结果哈希。

产物和架构验证

产物模式可用作架构检查器、配置验证器、SQL 架构检查器、Docker/Kubernetes 检查器、API 契约验证器和 AI 代码审查验证器。

可用于:

  • JSON Schema 和结构化输出检查
  • SQL 架构和 DDL 验证
  • Docker、Kubernetes YAML 和 Terraform/IaC 检查
  • API、HTTP、CORS 和策略契约检查
  • 安全、机密信息、凭据和身份验证标头检查
  • AI 代码审查、实施计划和 Agent 工作流

软件包

软件包用途
@taplid/client服务端 SDK
@taplid/cli本地和 CI 审计检查
@taplid/mcp面向 Claude、Cursor、兼容 OpenAI 的 Agent 和其他 MCP 客户端的 MCP 服务

文档

完整的集成指南、代码示例、响应格式、CLI 命令、MCP 设置、兼容 OpenAI 的用法,以及获取和验证示例均维护于此:

https://taplid.com/docs

本 README 有意保持简短,以便官方文档继续作为权威信息来源。

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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。