Cheap Research v1.0.0

Un motor de revisión de evidencia acotado. Dale una afirmación y un corpus de documentos: extrae evidencia relevante, detecta contradicciones y produce paquetes de evidencia auditables. Sin alucinaciones, sin afirmaciones de verdad global, sin investigación en la web abierta.

Qué hace

1. Ingiere documentos PDF, TXT, MD, DOCX, DOC, HTML, RTF, EPUB

2. Extrae fragmentos de evidencia relevantes para tu afirmación

3. Detecta contradicciones entre la afirmación y el corpus

4. Genera paquetes de evidencia en markdown con advertencias

5. Audita un registro de auditoría inmutable encadenado por hash

Postura de confianza

• Falla de forma cerrada - el motor de cumplimiento bloquea transiciones de autoridad no válidas

• Corpus acotado - no puede realizar afirmaciones fuera de los documentos proporcionados

• Advertencias explícitas - cada paquete establece sus limitaciones

• Sin verdad global - "no establecido en el corpus" no significa "falso"

• Revisión humana requerida - las afirmaciones necesitan la aprobación explícita de un revisor

Herramientas MCP

Inicio rápido: Descargar artículos

Usa corpus_load para descargar un conjunto curado de artículos fundamentales de ML:

// Download ALL papers to your corpus
corpus_load({ corpus_path: "/path/to/cheap-research/corpus" })

// Or download specific topics
corpus_load({
  corpus_path: "/path/to/corpus",
  topics: ["transformers", "optimization"]
})

// Or specific papers by ID
corpus_load({
  corpus_path: "/path/to/corpus",
  paper_ids: ["attention", "bert", "resnet"]
})

Temas disponibles: transformers, foundations, optimization, reinforcement, generative, representations, efficiency

Artículos incluidos: Attention Is All You Need, BERT, GPT, GPT-3, ResNet, AlexNet, LSTM, Adam, Batch Norm, Dropout, GANs, VAE, Diffusion Models, Vision Transformer, Word2Vec, DQN, Knowledge Distillation, y más (22 artículos en total).

Instalación

git clone https://github.com/your-org/cheap-research.git
cd cheap-research
npm install
npm run build

Añadir a tu asistente de IA

Este servidor utiliza el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Así es como conectarlo a tu IA:

Claude (Claude Code CLI / Claude Desktop)

1. Abre tu archivo de configuración MCP:

   • Claude Code: ~/.claude.json

   • Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)

2. Añade el servidor a mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "cheap-research": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/cheap-research/node_modules/.bin/tsx",
        "--tsconfig",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/cheap-research/tsconfig.base.json",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/cheap-research/apps/mcp-server/src/index.ts"
      ]
    }
  }
}

3. Reemplaza /ABSOLUTE/PATH/TO/ con la ruta real donde clonaste el repositorio.

4. Reinicia Claude Code o Claude Desktop.

5. Escribe /mcp en Claude Code para verificar que el servidor esté conectado.

Otras herramientas de IA compatibles con MCP

Cualquier herramienta de IA que soporte MCP puede usar este servidor. Indícale que ejecute el comando npm run mcp o usa el formato de configuración anterior. Consulta la documentación de tu herramienta para la configuración del servidor MCP.

Ejecutar como servidor MCP (manual)

npm run mcp

Esto inicia el servidor en modo stdio, listo para clientes MCP.

Ejemplo

// Start research on a claim
research_start({
  task_type: "bounded_doc_claim_assessment",
  target_claim: "Attention mechanisms enable Transformers to model long-range dependencies",
  entity: "Transformer architecture",
  feature: "attention mechanism",
  scope: "Assess based on provided neural network papers",
  corpus_path: "/path/to/corpus"
})

// Returns: { run_id, status: "completed", assessment: "qualified", ... }

Formatos soportados

Lo que NO está incluido (intencionalmente)

• Investigación en la web abierta

• Recomendaciones autónomas

• Puntuaciones de confianza

• Síntesis de LLM de forma libre

• Aceptación operativa automática

• Incrustaciones vectoriales / búsqueda semántica

Arquitectura

corpus/           → ingestCorpus() → MemoryStore
                                  ↓
claim + evidence  → findRelevantSpans() → scored spans
                                  ↓
                  → detectContradictions() → flagged spans
                                  ↓
                  → createClaimCandidate() → enforcement check
                                  ↓
                  → renderPacketMarkdown() → evidence packet
                                  ↓
                  → publishPacket() → audit log

Máquinas de estado

Las afirmaciones, hallazgos y paquetes tienen transiciones de estado estrictas aplicadas por el motor de cumplimiento. Las transiciones ilegales se bloquean con bloqueadores explícitos.

Registro de auditoría

Registro de auditoría inmutable encadenado por hash. Cada acción se registra con:

• Contexto del actor (quién)

• Referencia del objeto (qué)

• Tipo de evento (acción)

• Carga útil (detalles)

• Hash de cadena (integridad)

Licencia

MIT