Engine

io.github.cicicalex由 GitHub 帳號 cicicalex 發布v4.2.1更新於 Oct 26, 2026

AIN bias & stability engine: finance, gaming, AI, crypto. 68 tools across 11 categories.

已驗證STDIO僅桌面資料與分析AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

在本機執行的 MCP 伺服器，介接託管的 AIN 偏差與穩定性引擎，提供 11 類共 68 個工具，含 AI 評估工具。

可以做什麼
  • 透過託管 AIN 引擎進行偏差與穩定性評分，涵蓋金融、遊戲、AI 與加密場景
  • 使用一致性測試、諂媚度評分等 AI 評估工具分析文字
  • 透過模式設定控制是否對模型隱藏 AIN 分數
  • 可將用戶端指向自訂的引擎基礎位址
適用情境
當你希望助理借助 AIN 引擎對文字或決策做偏差與穩定性評分，或進行一致性、諂媚度等 AI 評估，而非自行分析時使用。
執行需求
以本機 stdio 程序執行，從 npm 套件 zpl-engine-mcp 安裝（需 Node.js）。需要提供方儀表板產生的 ZPL_API_KEY 使用者金鑰，服務金鑰會被拒絕。僅 AI 評估工具需要 ANTHROPIC_API_KEY。ZPL_ENGINE_URL 為選用，預設指向託管引擎，因此需要網路存取。
安裝前請注意
涉及兩個密鑰：ZPL_API_KEY 為必需，ANTHROPIC_API_KEY 用於 AI 評估工具，每個程序最多 100 次 Claude 呼叫。被評估的文字會傳送到所設定基礎位址的託管引擎，請勿提交機密內容。預設 pure 模式對模型隱藏 AIN 分數，coach 模式則公開。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Engine，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

該儲存庫沒有 README。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v4.2.1最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 25%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。