architecture-mcp
[PROJECT NAME]
제스처로 제어하는 워크벤치로, 트랜스포머의 깊이 가지치기(depth pruning)를 탐구할 수 있습니다. 브라우저 에이전트는 분석하고 제안할 수 있지만, 커밋(commit)은 오직 사람만 할 수 있습니다.
라이브: https://architecture-mcp.vercel.app
프로젝트 이름은 자리 표시자입니다. 이벤트 FAQ에서는 팀이 AI에 위임하지 말고 직접 이름을 정하도록 권장하므로, 의도적으로 사람이 채울 수 있도록 남겨 두었습니다.
개요
Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct의 28개 레이어가 손을 뻗어 닿을 수 있는 스택으로 렌더링됩니다. 마우스, 키보드, 또는 웹캠 앞의 손으로 레이어를 집어 올려 가지치기 트레이(prune tray)로 옮긴 다음 놓으세요. 레이어가 제거되고 아키텍처가 그 빈틈을 메웁니다.
브라우저의 에이전트는 해당 작업 공간을 읽고, 가장 약한 후보들을 순위화하며, 레이어 집합을 눈에 보이는 고스트(ghost)로 제안하고, 현재 들고 있는 레이어를 평가하며, 계획을 검증하고, 결정적(deterministic) 내보내기를 준비할 수 있습니다.
그러나 레이어를 제거할 수는 없습니다. 그것이 핵심입니다.
Related MCP server: permitd MCP Server
WebMCP 기여
브라우저에 등록된 도구는 사용자가 무엇을 하고 있는지에 따라 달라집니다.
등록 시점 | 도구 |
항상 |
|
레이어가 선택된 동안 |
|
레이어를 들고 있는 동안 |
|
등록은 스토어 구독(store subscription)에서 조정되며, 동적으로 등록된 각 도구마다 하나의 AbortController가 있습니다. 에이전트에게 "지금 들고 있는 레이어를 평가해 줘"라고 요청하면, 그 상태가 참인 동안에만 응답할 수 있습니다. 놓으면 도구가 등록 해제되고 이미 실행 중인 호출도 취소됩니다.
두 선택 도구 모두 레이어 id를 받지 않으며, 스키마는 추가 속성을 금지합니다. 이들의 대상은 화면에 보이는 선택 항목 그대로입니다. 에이전트는 사용자가 다른 레이어를 보고 있는 동안 다른 레이어에 대해 보고할 수 없고, 사용자는 아무 말 없이 대상을 바꿀 수 있습니다.
누가 무엇을 할 수 있는가
경계는 프롬프트 문구가 아니라 스토어에 의해 강제됩니다. 도구 핸들러는 네 가지 동작 허용 목록(allowlist) 밖의 모든 것을 거부하는 진입점을 통해 디스패치되며, 호출자를 신뢰하는 대신 행위자(actor)를 직접 스탬프합니다.
에이전트는 다음을 할 수 있습니다: 제안을 스테이징하고, 이를 지우고, 내보내기 서랍을 열고, 닫는 것. 네 가지 모두 구조적으로 되돌릴 수 있습니다.
어떤 도구도 다음을 할 수 없습니다: 제거 커밋, 레이어 복원, 실행 취소, 카메라 시작, 카메라 프레임 또는 손 랜드마크 읽기, 복사, 다운로드.
모든 커밋은 사람이 수행하며, 출처(provenance) 타임라인은 누가 행동했는지, 무엇을 했는지, 어떤 입력을 사용했는지를 기록합니다.
증거와 그 한계
블록 영향력(Block Influence)은 발명된 것이 아니라 측정된 값입니다: 각 블록의 입력과 출력 히든 상태 간의 1 - cosine_similarity를 보정(calibration) 토큰에 대해 평균한 것입니다.
모델:
Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, 리비전989aa7980e4cf806f80c7fef2b1adb7bc71aa306보정: PG19 테스트, 1024 토큰 문서 16개
다이제스트:
be647c5baf85…
측정된 형태는 이 방법이 예측하는 것과 일치합니다: 레이어 0은 0.959, 레이어 27은 0.558을 기록하며, 그 사이의 모든 블록은 0.16 미만이고, 레이어 14~16의 골짜기(trough)는 약 0.038입니다.
이것이 보여 주지 않는 것. 코사인 유사도는 방향만 비교하므로, 블록 영향력은 블록이 잔차 스트림(residual stream)을 얼마나 회전시켰는지를 측정하지, 얼마나 변경했는지를 측정하지 않습니다. 입력을 회전시키지 않고 재조정만 하는 블록도 낮은 점수를 받습니다. 이는 단일 코퍼스에서 레이어별로, 개별적으로 계산됩니다. 평가할 가치가 있는 후보를 식별할 뿐입니다. 레이어 제거가 출력 품질을 보존한다는 증거는 아니며, 여기에는 제거 후의 혼란도(perplexity), 벤치마크 정확도, 생성 품질을 측정하는 항목이 없습니다.
인터페이스도 이 모든 것을 말해 줍니다. 점수를 보고하는 모든 도구 결과에는 동일한 주의 사항이 포함됩니다. 한계를 설명하라는 요청을 받은 에이전트는 산문을 의역하는 대신 필드를 인용해야 하기 때문입니다.
개인정보 보호
비디오는 페이지 내에서 처리됩니다. 업로드, 멀티모달 API 호출, 원격 제스처 해석이 없습니다. 카메라는 클릭으로만 시작되며, 에이전트는 카메라, 그 프레임, 또는 여기서 파생된 랜드마크에 접근할 수 없습니다.
실행하기
npm install
npm run devWebMCP는 플래그 뒤에 있습니다. Chrome 149 이상에서
chrome://flags/#enable-webmcp-testing을 활성화하고 다시 시작하세요.
Model Context Tool Inspector
확장 프로그램은 등록된 도구를 나열하고 호출할 수 있습니다.
플래그가 없어도 페이지는 여전히 작동합니다: 부재를 감지하고, 인메모리 대체 구현으로 폴백하며, 가장하지 않고 화면에 그 사실을 표시합니다.
npm test # unit and integration tests
npm run build # type check and production build점수를 직접 측정하기
pip install 'transformers>=4.43' datasets torch
python scripts/prepare_calibration.py
python scripts/measure_block_influence.py코퍼스는 다운로드되는 대신 스트리밍됩니다. 점수는 src/data/scores.json에 저장되며, 애플리케이션이 레이어 점수를 위해 읽는 유일한 파일입니다. 자리 표시자를 측정값으로 바꾸는 것은 코드 변경이 아니라 데이터 변경입니다. 파일은 자체 source를 가지며, 타입 계약은 다이제스트 없는 측정 증거를 구성할 수 없게 만들므로, 앱이 가지고 있지 않은 측정값을 주장할 수 있는 상태는 존재하지 않습니다.
아키텍처
Human hand, mouse or keyboard
│ select, hold, commit, cancel, undo
▼
Workspace store ──────────► Three.js stage
(pure reducer, ──────────► DOM inspector and provenance timeline
provenance log) ──────────► WebMCP tool registry
▲
│ inspect, rank, explain, compare, preview, evaluate, validate, export
Browser agent리듀서는 순수하며 시계를 읽는 대신 벽시계 시간(wall time)을 인자로 받으므로, 리덕션은 결정적이고 세션은 출처 로그에서 재생될 수 있습니다. 상태는 전체적으로 readonly입니다: 스토어가 유일한 작성자이며, 직접 변형은 출처, 버전 카운터, 권한 검사를 건너뛰게 됩니다.
라이선스
MIT.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to publish HTML artifacts for human review, receive anchored feedback, and iterate until approval.2
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceGates agent tool execution with human approval, audit trails, and replay-resistant permits, enabling safe use of tools in agent loops.MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceThe open-source review layer for AI agents. Work done for humans is decided by humans.182201AGPL 3.0
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables agents to drive an evidence-based approval loop for Bright Data scraper repairs, detecting breakage, generating heal prompts, and verifying fixes against golden rows before commit.
Related MCP Connectors
Runtime permission, approval, and audit layer for AI agent tool execution.
Agentic code review, no signup to try: reality gates + frontier-model review, with veto.
Browser-backed QA with evidence and fix-ready reports for coding agents.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Davedat-110105/architecture-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server