Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Force evidence-gated, tiered claim reporting (FACT/INFERENCE/SPECULATION). No-LLM.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"verify-claim": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add verify-claim -- uvx mcp-verify-claimプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"verify-claim": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"verify-claim": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント sudo-ai-git で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.0)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
A Model Context Protocol (MCP) server that forces evidence-gated, honestly tiered claim reporting. Every claim an agent makes gets classified into an evidence tier (FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED) with attached evidence — the antidote to the silent-unverified-claim failure mode ("pushed successfully", "the tests pass", "the API returned 200" — asserted without ever running the command).
Deterministic, no LLM, no network calls. Self-hostable, MCP-compatible with any agent (Claude Code, Cursor, Copilot, OpenClaw, Codex CLI).
The most common agent failure is not wrong reasoning — it's reporting a plausible-sounding *result that was never verified*. mcp-verify-claim installs a hard gate: no unverified claim can be reported as fact.
When you give an agent access to real operations (edits, checks, rule evaluation, mutations) through MCP, the value is that it can answer with evidence instead of opinion — it ran the check, it saw the real state, it can prove what it did. But that only holds if the agent is *forced* to attach the evidence. A rules-and-checks surface ("is the module valid?", "did this state change slice apply?", "what actually changed?") is exactly the high-value case: each check produces a machine-verifiable result.
mcp-verify-claim is the gate that guarantees the agent reports the result with its evidence attached (exit code, real read-back, actual HTTP status) and cannot pass off a guess or an unrun step as truth. Pair it with any MCP surface that exposes operations, and the agent's answers become auditable, line-by-line, instead of plausible.
tier_claim(claim, evidence, verification_kind) — classify a claim into a tier + verdict (TRUST / REVIEW / DO-NOT-REPORT) + honest next-action.check_claim(claim) — deterministic scan for fabrication/hedging signals (completion-without-artifact, "the API returned", hedge words).report_templates() — the canonical STATUS / EVIDENCE / GAPS completion shape and the 6-step behavioral loop.tier_definitions() — the FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED definitions.| Tier | Meaning | Verdict |
|---|---|---|
| FACT | Saw it in raw tool output (exit code, body, file read-back, HTTP status) | TRUST |
| INFERENCE | Deduced from facts; show the chain | REVIEW |
| SPECULATION | A guess; never report as truth | REVIEW |
| UNVERIFIED | No evidence produced | DO-NOT-REPORT |
One command (recommended) — installs from the repo, no PyPI token needed:
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
Or with pipx: pipx install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim
Direct from source (fallback):
pip install mcp
python3 mcp_server.py
{ "mcpServers": {
"verify-claim": { "command": "mcp-verify-claim", "args": [] } }}
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
This is one of three deterministic, no-LLM agent-trust MCP servers by sudo-ai-git:
mcp-skill-sec — pre-install skill/security auditmcp-verify-claim — evidence-gated, honestly-tiered claim reporting (this repo)mcp-benchmark-hygiene — pytest config-leakage / eval-honesty detectionSibling product: mcp-token-saver — token-cost proxy + analyzer for agent conversations (dedupes redundant tokens before they're billed; live-proven 74% cut). Discussion
Also in the family (a free CLI, not an MCP server): harness-audit — deterministic agent-eval / benchmark-grading hygiene audit that catches the same silent config-leakage mis-scoring class. Free lead-magnet; the same verification discipline, zero dependencies, auditable line-by-line.
MIT. Written by sudo-ai-git. Standalone behavioral-rigor tool; encodes no proprietary method. MCP expression of the verify-before-claim agent skill.
mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-verify-claim
Need this connected to *your* internal system (auth, logging, security-scan pass, hosted)? Open a custom-build request. MIT reference assets are free to use either way.