
RuleDrift
io.github.ri7in由 GitHub 账号 ri7in 发布v0.1.1更新于 Oct 24, 2026
Test whether AI agents retain critical instructions as conversations grow.
概览
RuleDrift 测试 AI 智能体在对话变长后是否仍遵守关键指令,并以可选 MCP 工具形式提供给 AI 编程客户端使用。
- 可以做什么
- 对智能体运行规则漂移测试,找出规则首次失效的对话位置,可使用本地 Ollama 模型或自带智能体。生成终端、JSON 和 JUnit 报告,并提供适合 CI 的稳定退出码。通过可选 MCP 工具把这些检查暴露给 AI 编程客户端。运行测试前先初始化项目配置。
- 适用场景
- 适合在修改提示词、模型、记忆系统或智能体工作流后,验证重要指令在冗长或干扰性对话中是否仍然有效,也适合把漂移检查接入 CI。
- 运行要求
- 以 Node.js 包通过 stdio 在本地运行;需要 Node.js 22+ 和 Ollama,并在本地拉取模型(例如 qwen3:1.7b)。无需付费模型 API、账号、后端或遥测。MCP 模式需指定项目根目录路径启动。
安装
在 SourceWeft 中
- 打开 控制台中的 RuleDrift,将其添加到工作区。
- 为需要使用其工具的对话启用该服务。
Desktop only,通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程,因此需要 SourceWeft 桌面宿主。
其他 MCP 客户端
参照 仓库 中的启动说明。
README
RuleDrift tests whether an AI agent still follows important instructions after a conversation becomes long or distracting.
Run it like a test suite when you change a prompt, model, memory system, or agent workflow. It runs locally and does not sit in front of production requests.
Quick start
Requires Node.js 22+ and Ollama.
No paid model API, account, backend, or telemetry is required.
What you get
- The first conversation point where a rule fails
- Terminal, JSON, and JUnit reports
- Local Ollama and bring-your-own-agent support
- Optional MCP tools for AI coding clients
- Stable exit codes for CI
MCP
See the MCP setup guide for client configuration and safety details.
Documentation
Contributions are welcome—see CONTRIBUTING.md. Licensed under MIT.
来源:README.md,提交 5fb43b4
工具
0版本历史
1- v0.1.1最新Sep 16, 2026
评分
已满足适用检查项的 50%
该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。
- 近 30 天内可连通25 分
请保持端点能够响应 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探测一次。
- 已声明认证方式10 分
请在注册中心条目中声明凭据请求头,或保持端点能够响应探测,以便判定其认证方式。
- 已列出工具15 分
请让服务器在无凭据时响应 tools/list,或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。
- 描述必需15 分
- 图标10 分
- 文档15 分
- 许可证10 分