Cheap Research v1.0.0

Механизм ограниченного анализа доказательств. Предоставьте ему утверждение и корпус документов — он извлечет соответствующие доказательства, обнаружит противоречия и создаст проверяемые пакеты доказательств. Никаких галлюцинаций, никаких заявлений об «общей истине», никакого поиска в открытой сети.

Что он делает

1. Принимает документы в форматах PDF, TXT, MD, DOCX, DOC, HTML, RTF, EPUB

2. Извлекает фрагменты доказательств, относящиеся к вашему утверждению

3. Обнаруживает противоречия между утверждением и корпусом документов

4. Формирует пакеты доказательств в формате markdown с оговорками

5. Проверяет неизменяемый аудиторский след с хеш-цепочкой

Принципы доверия

• Безопасность по умолчанию — механизм обеспечения соблюдения блокирует недопустимые переходы полномочий

• Ограниченный корпус — не может делать заявления вне предоставленных документов

• Явные оговорки — каждый пакет содержит указание на ограничения

• Отсутствие «общей истины» — «не установлено в корпусе», а не «ложно»

• Требуется проверка человеком — утверждения нуждаются в явном подтверждении рецензентом

Инструменты MCP

Быстрый старт: Загрузка статей

Используйте corpus_load для загрузки курируемого набора фундаментальных статей по 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"]
})

Доступные темы: transformers, foundations, optimization, reinforcement, generative, representations, efficiency

Включенные статьи: 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 и другие (всего 22 статьи).

Установка

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

Добавление в ваш ИИ-помощник

Этот сервер использует протокол Model Context Protocol (MCP). Вот как подключить его к вашему ИИ:

Claude (Claude Code CLI / Claude Desktop)

1. Откройте файл конфигурации MCP:

   • Claude Code: ~/.claude.json

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

2. Добавьте сервер в 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. Замените /ABSOLUTE/PATH/TO/ на фактический путь, по которому вы клонировали репозиторий.

4. Перезапустите Claude Code или Claude Desktop.

5. Введите /mcp в Claude Code, чтобы проверить подключение сервера.

Другие ИИ-инструменты, совместимые с MCP

Любой ИИ-инструмент, поддерживающий MCP, может использовать этот сервер. Укажите ему запустить команду npm run mcp или используйте формат конфигурации выше. Проверьте документацию вашего инструмента для настройки сервера MCP.

Запуск в качестве сервера MCP (вручную)

npm run mcp

Это запускает сервер в режиме stdio, готовый для клиентов MCP.

Пример

// 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", ... }

Поддерживаемые форматы

Что НЕ включено (намеренно)

• Поиск в открытой сети

• Автономные рекомендации

• Оценки уверенности

• Синтез LLM в свободной форме

• Автоматическое операционное принятие

• Векторные эмбеддинги / семантический поиск

Архитектура

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

Конечные автоматы

Утверждения, выводы и пакеты имеют строгие переходы состояний, обеспечиваемые механизмом принудительного исполнения. Недопустимые переходы блокируются с явными сообщениями о блокировке.

Аудиторский след

Неизменяемый журнал аудита с хеш-цепочкой. Каждое действие записывается с указанием:

• Контекста субъекта (кто)

• Ссылки на объект (что)

• Типа события (действие)

• Полезной нагрузки (детали)

• Хеша цепочки (целостность)

Лицензия

MIT