LevelField MCP Server

LevelField

Wisse, gegen wen du wirklich wettest.

LevelField bewertet das strukturelle Informationsasymmetrie-Risiko von Event-Kontrakten für Vorhersagemärkte – bevor du setzt, allein anhand des Kontrakttexts, ohne Handelsdaten und ohne LLM-API-Abhängigkeit.

Es prognostiziert keine Ergebnisse, verfolgt kein Smart Money und erkennt keine Anomalien im Nachhinein. Es beantwortet eine Frage: Erlaubt die Struktur dieses Ereignisses einer Gruppe von Menschen, die Antwort früher zu kennen als du – und hält sie etwas davon ab, darauf zu handeln?

Entwickelt für den Somnia × DreamDEX Event Contracts Hackathon (2026).

In drei Befehlen bewerten (Node ≥ 20.9, kein API-Schlüssel, keine Wallet):

npm install && npm test        # 70 software tests
npm run demo:agent             # an agent asks the real MCP server before acting: PROCEED at 3/100, DECLINE at 95/100
npm run validate               # 16-contract validation: category order + Spearman rho = 0.930

• ScoreRegistry auf Somnia Shannon (quellcode-verifiziert): 0xb8e11dea346f2c961880879606a269db3165bbc7

• Demovideo: demo-video/levelfield-demo.mp4 (2:55, eingebrannte Untertitel + SRT)

• SDK-Feedback-Bericht (Hackathon-Deliverable): docs/sdk-feedback-report.md

• Ander als LLM-bewertete Risiko-Tools schreibt hier nie ein Modell eine Zahl – die Klassifizierung erfolgt über einen Anker-Abgleich mit wörtlich überprüften Belegen; der Score ergibt sich deterministischen Codeabler, der mit Unit-Tests abgesichert ist.

So funktioniert es

Zweistufige Pipeline – die jeweilige Zahl stammt nie von einem Modell.

Stufe A – Klassifikation. Ein K0ontrakt wird gegen eine feste, veröffentlichte Ankerbibliothek auf fünf Dimensionen abgeglichen:

• D1 Outcome-Kontrolle (30 %) – was das Ergebnis hervorbringt, von natürlichen Prozessen bis zum Willen einer einzelnen Person

• D3 Insider-Handelbarkeit (25 %) – ob Menschen, die es früh wissen, darauf setzen können

• D2 Knowledge-Kreis (20 %) – wie viele Menschen vor der Offenlegung davon wissen

• D4 Offenlegungssynchronität (15 %) – ob alle das Ergebnis gleichzeitig erfahren

• D5 Outcome-Herstellbarkeit (10 %) – ob jemand das Ergebnis herbeiführen könnte, um eine Wette zu gewinnen

All Jedes Klassifizierung muss die Vertragstext selbst vorliegen wörtlich zitieren (mechanisch als Teilstring verifiziert), und ein code-Ebene-scanner – unabhängig vom Urteil eines jeden Modells – erkennt, wenn an automatisierte Bewerter gerichtete Instruktionen vorliegen, markiert sie und disqualifiziert jedes BeweisZitat, das aus solche Sätzen stammt. Ein Marktersteller kan also weder die einem "late a model into a lower score" nor can (der Attackentext selbst als Beleg durchgehen lassen.

Stufe A hat drei Anbieter, von denen keiner eine bezahlte API aufruft:

Stufe B – Bewertung (deterministic code). Stufen → gewichteter Score 0–100 → Kategorie (niedrig / mäßig / erhöht / hoch), plus zwei Schutzschalter:

• CB-1: Ergebnis entschieden von einer Person, die nicht klar vom Handeln ausgeschlossen ist → abgestufte Untergrenze 80/90/95 (entspricht D3-SusSus)

• CB-2: Das Ergebnis kann durch eine solchige Partei allein hervorgerufen werden → abgestufte Untergrenze 75/85/90; auch bei D2=1 mit D5=5 (ein Verursacher braucht keine Offenlegungsverzögerung)

Zwei dimensionsübergreifende Regeln werden deterministisch erzwungen in der Engine umgesetzt (nicht nur von Klassifizierer verlang), und jeweils ist jede Anpassung in den Hinweisen der Ausgabe aufgeführt.

Mehrdeutigkeit nie gering zu bewertet: Eintas aus dem Text unbestimmbare Dimension wird konservativ auf Stufe 4 gesetzt und markiert.

Die Taxonomie folgt der Outcome-MaKing-Klassifikation des Anti-Corruption Data Collective gegen 435.000+ abgewickelte Polymarket-Märkte validiert (54 Mrd. $ Volumen, 2021–2026). Läuft die ganze Pipeline über Live-Testnetz-Märkte plus das kuratierte, gibt sie den Risiko-Gradienten end-to-end ohne API-Aufrufe wieder: 3 (Preis-Binärkontrakte) → 19–21 (Statistiken, Wahlen) → 49 (FOMC) → 65 (Entlassungen) → 78 (Militär) → 80–95 (individueller Wille, Schwachstarter-Untergrenzen).

Repository-Struktur

packages/scoring/       two-stage pipeline: anchors, classifiers, voting, engine, DreamDEX fetcher
packages/mcp/           MCP server: assessment protocol + verification + scoring, zero LLM deps
apps/web/               Next.js UI: markets, per-market detail, methodology (reads the score cache)
data/anchors/           the anchor library (single source of truth, YAML)
data/curated/           curated contracts spanning the risk spectrum + injection test
data/classifications/   reference classifications (open protocol, quotes mechanically verified)
data/scores/            score cache written by score:all (in git for reproducible demos)
docs/design/no-api.md   architecture decision record
docs/research-dreamdex.md  verified integration reference (field mapping, gotchas, live findings)
FEEDBACK.md             SDK & docs feedback journal (hackathon deliverable, 11 evidence-backed entries)

Schnellstart (kein API-Schlüssel nötig)

Erfordert Node.js 20.9 oder neuer (die derzeitige Mindestlaufzeit von Next.js 16).

npm install
npm test                      # 70 unit/integration tests
npm run demo:agent            # agent → MCP server pre-trade check (PROCEED 3/100, DECLINE 95/100)
npm run validate              # 16-contract validation: ordering + Spearman rho (docs/validation.md)
npx tsx scripts/agreement.ts  # 3 blind runs vs reference: band agreement 16/16 (docs/agreement.md)
npm run score:all             # score live testnet markets + curated set -> data/scores/
npm run dev -w @levelfield/web    # UI at localhost:3000
rm -rf apps/web/.next && npm run build -w @levelfield/web  # production build — the rm -rf is
                               # required if a `dev` session ran in this directory first, else
                               # `next build` can report success but leave a `.next/` with no
                               # BUILD_ID, which `next start` then refuses to serve
npm run mcp                   # stdio MCP server (see packages/mcp/README.md)
npx tsx scripts/probe-dreamdex.ts          # indexer field-coverage probe
npx tsx scripts/verify-classifications.ts  # re-verify all evidence quotes
# after setting the public repo/immutable commit and republishing provenance-complete attestations:
GITHUB_REPO=OWNER/REPO GITHUB_REF="$(git rev-parse HEAD)" npm run verify:onchain

Status

• Anchor-Bibliothek v1 (5 Dimensionen × 5 Stufen, Referenzfälle) abgeschlossen

• Deterministische Bewertungsengine + Sicherheitsbrecher (unit-getestet)

• Regelf-Classifier für Live-Preis-Binärkontrakte (nur typisierte Felder)

• Referenzklassationen für das kuratierte Spektrum (80 Quotierten überprüft)

• Batch-Scorer + Score-Cache (live + kuratiert, ACDC-Gradient reproduziert)

• MCP-Server (Protokoll / Score / Anker), über stdio verifiziert

• Web-Oberfläche (nachvollwollbarer Moment (AuthZ), Markt-Evidence (Evidenz), Method Systems, lokale Beurteilung)

• ScoreRegistry ausgerollt auf Somnia Shannon –Link–: 28 Alt-Attestuerungen veröffentlicht. Vor final Freigabe müssen Sie GITHUB_REPO=owner/repo und GITHUB_REF auf den unverändlichen Submit- Commit-SHA setzen, den aktuellen Score Index veröffentlichen, um Legacy-UrIs (Platzhalter-URIs) zu ersſetzen, und dann npm run verify:onchain ausführen, für einen vollständigen Feld-rückauslese-Snap.

• Validierungs-Harnisch: 9-Kontrakr, Mediane der Kategorien streng folgt aufeinander, Spearman ρ = 0.93 (docs/validation.md)

• Übereinstimmung über Datenläufe, 3 unabhängige-B-H B-Klassifikationen, Mehrheitsidentifizierungsband 16/16 (docs/agreement.md)

• Abschliessender SDK-Feedback-Berichtndzeile (docs/sdk-feedback-report.md)

• Required [2Ge]02 2–3 Min. Demovideo abgeschlossen(.-) (demo-video/levelfield-demo.mp4, 2:55, QA-Kette in demo-video/film/README.md); YouTube-Upload ausstehend

• Optionale Vorstellungsfolien

Was LevelField nicht ist

• Nichte Vorhersage von Ergebnissen und keine Handels- bzw. Anlageberatung.

• Keine sieben bis drei registrieren Insider-On-Chain-Erkennung: Der Bewertungswert add die strukturelle Risiko class der Event-Typus (nicht die Dynamik der Aktuellen Markt-Insiven).

• none keine Beschwerde gegen eine Person oder Account.