
RuleDrift
io.github.ri7in由 GitHub 帳號 ri7in 發布v0.1.1更新於 Oct 24, 2026
Test whether AI agents retain critical instructions as conversations grow.
概覽
RuleDrift 測試 AI 代理在對話變長後是否仍遵守關鍵指令,並以選用 MCP 工具形式提供給 AI 程式開發用戶端使用。
- 可以做什麼
- 對代理執行規則漂移測試,找出規則首次失效的對話位置,可使用本機 Ollama 模型或自備代理。產生終端機、JSON 與 JUnit 報告,並提供適合 CI 的穩定結束碼。透過選用 MCP 工具把這些檢查提供給 AI 程式開發用戶端。執行測試前先初始化專案設定。
- 適用情境
- 適合在修改提示詞、模型、記憶系統或代理工作流程後,驗證重要指令在冗長或干擾性對話中是否仍然有效,也適合把漂移檢查接入 CI。
- 執行需求
- 以 Node.js 套件透過 stdio 在本機執行;需要 Node.js 22+ 與 Ollama,並在本機拉取模型(例如 qwen3:1.7b)。無需付費模型 API、帳號、後端或遙測。MCP 模式需指定專案根目錄路徑啟動。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 RuleDrift,將其新增到工作區。
- 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
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.
來源:README.md,提交 5fb43b4
工具
0版本歷史
1- v0.1.1最新Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 50%
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
- 授權條款10 分