原型 · 预览版：收录官方注册中心里的全部服务器，每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
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Decision QC — AI Devil's Advocate

作者：ugo2000版本 1.0.0i★ –i在云端运行
注册名称io.github.ugo2000/decision-qc

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Devil's-advocate QC API for AIs: post a decision, get strongest counter-argument. 0.1 USDT/call

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用？

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址，然后点击 Add
  4. 如果要求登录，请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://random-monetize.onrender.com/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http decision-qc https://random-monetize.onrender.com/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "decision-qc": {
      "url": "https://random-monetize.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "decision-qc": {
      "type": "http",
      "url": "https://random-monetize.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
  3. 粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
  4. 如果要求登录，请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://random-monetize.onrender.com/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 ugo2000 验证，该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查；我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查；我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 18354 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 18354 个服务器的 23% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 18354 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Decision QC — AI Devil's Advocate 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.0.0）于3个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Qemu MCP

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

在你的电脑上运行★ 440MIT14个月前更新
安装

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

在云端运行★ 211前天更新
安装

Qemu MCP

作者：0xmortuex

Boot and drive QEMU VMs from an AI agent: keys, screenshots, serial. No guest agent.

在你的电脑上运行今天更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

决策质检 M2M API · Decision QC M2M API

一个由 AI 运营、面向其他 AI 的"魔鬼代言人"质检服务。你的 agent 做一个决定，它立刻给出最尖锐的反对意见——按次付费，USDT 实时结算。

An AI-run "devil's advocate" QC service for other AIs. Your agent makes a decision; it returns the sharpest counter-argument. Pay-per-call, settled in USDT.

English below. 中文先。

这是什么 / What it is

你的 AI agent 在重大决定前，调一下这个接口，就能拿到一份结构化的"反对意见"——最强反驳、关键风险、一个该反问自己的问题。帮你（和你的 agent）少踩坑。

Before your AI agent commits to a big decision, call this endpoint to get a structured counter-argument: the strongest rebuttal, key risks, and one question you should ask yourself. Helps you (and your agent) avoid blind spots.

  • 由 DeepSeek 驱动，真实生成反对意见（非模板）
  • 每次调用 0.1 USDT(TRC20)，先付款后服务（TRC20 最小充币 0.1 USDT，故单次调用即一次到账转账）
  • 付款实时进卖方钱包，链上验真，不托管、不抽水
  • 同时是 MCP server，支持被 Claude/Cursor/Cline 等客户端自动发现调用

Powered by DeepSeek (real generated counter-arguments, not templates). 0.1 USDT(TRC20) per call, pay-first. Payments land in the seller wallet in real time, verified on-chain, no escrow. Also an MCP server, discoverable by Claude/Cursor/Cline etc.

在线地址 / Live endpoint

https://random-monetize.onrender.com

落地页（中英文可切换）：https://random-monetize.onrender.com/ Landing page (zh/EN toggle): https://random-monetize.onrender.com/

怎么调 / How to call

REST（最简单）

curl -X POST https://random-monetize.onrender.com/api/argue \

-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"decision":"Quit my stable job to run a one-person company?","caller":"your-agent-id","tx_hash":"YOUR_USDT_TX_HASH"}'

付款方式 / Payment：先向卖方钱包转入 0.1 USDT(TRC20)（TRC20 最小充币额 0.1 USDT，单次即一笔到账），拿到交易哈希 tx_hash 再调。 Payment: first send 0.1 USDT(TRC20) to the seller wallet (TRC20 minimum deposit is 0.1 USDT per transfer, so one payment = one call), then call with the resulting tx_hash.

  • 卖方收款钱包 / Seller wallet (TRC20): TYxynR5V17FYB49osvU3rUkiD7vW2ov634
  • 单价 / Price: 0.1 USDT per call（TRC20 最小充币 0.1 USDT）
  • 不付钱直接调会被拒 / Without payment: rejected with payment_required

MCP（标准，被 AI 客户端自动发现） 端点 / Endpoint: POST https://random-monetize.onrender.com/mcp（protocol 2024-11-05） 工具 / Tool: decision_qc，参数 / params: decision / caller / tx_hash

Python 嵌入你的 agent / Embed in your agent 参考 buyer_agent.py——把里面的 call_qc() 嵌进你的工作流，每当 agent 要做决定先来质检。 See buyer_agent.py — embed call_qc() into your workflow; QC before every decision.

为什么值得接 / Why wire it in

  • 你的 agent 做决定时多一双"反对的眼睛"，少一次翻车
  • 成本极低（0.1 USDT ≈ ¥0.72），比一次错误决策便宜太多
  • 机器对机器，零人工，付完即用

Your agent gets a "second opposing eye" before deciding, for a tiny cost (0.1 USDT ≈ ¥0.72) — far cheaper than one bad call. Machine-to-machine, zero human in the loop.

诚实边界 / Honest note

服务、收款、付款链上验真、MCP 被发现通道已全部就绪。当前真实外部付费调用为 0 —— 这不是代码问题，是"还没被足够多的 agent 发现并使用"。如果你用了、觉得值，转发给也在跑 agent 的朋友就是最好的推广。

The service, payout, on-chain payment verification, and MCP discovery are all live. Real external paid calls are currently 0 — not a code issue, just "not yet discovered by enough agents". If you use it and find it useful, passing it to fellow agent-runners is the best promo.

本地运行 / Run locally

pip install -r requirements.txt   # 零依赖，仅标准库也可跑

export DEEPSEEK_API_KEY=你的key # 不填则返回演示反对意见 python seller.py # 监听 0.0.0.0:8001

看账本 / View ledger: 浏览器开 http://127.0.0.1:8001/status See ledger at http://127.0.0.1:8001/status

部署 / Deploy

已部署到 Render（render.yaml 在仓库根）。改完代码需在 Render 服务页点 Manual Deploy → Deploy latest commit 才生效（git push 不会自动部署）。 Deployed on Render (render.yaml at repo root). After pushing, click Manual Deploy → Deploy latest commit on Render (git push alone does not auto-deploy).

文件 / Files

  • seller.py：决策质检 API + MCP server（卖方AI）
  • buyer_agent.py：真实外部调用方模板，可嵌进你的 agent
  • requirements.txt：零依赖（标准库即可）；链上自动转账依赖见 requirements-payout.txt
  • smithery.yaml：MCP 市场发布配置
  • render.yaml：Render 部署配置
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