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esekl

Name: esekl
Author: KeshavJha2002

by KeshavJha2002

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ESEKL — 实证软件工程知识层

ESEKL 把生产级开源系统的研究成果转化为一套结构化、可供智能体直接使用的工具。它以 Model Context Protocol (MCP) 服务器的形式交付，且这是唯一受支持的交付方式。

处理分布式系统（队列处理器、消息代理、流式管道）的智能体经常会虚构行为不变量、错误引用真实的故障模式，并生成毫无经验依据的验证计划。ESEKL 消除了这一差距。它基于对成熟开源系统的机制化检查，提供可溯源、带有证据标签的知识，并通过按任务形态设计的 MCP 工具暴露出来，强制渐进式披露，而不是直接倾倒原始上下文。

当前知识库涵盖队列、代理和流式处理系统：asynq、bullmq、pgmq、river、goqite、litequeue、nats-server、nsq、blazingmq、redpanda、rabbitmq、artemis、rocketmq。

它如何帮助智能体

没有 ESEKL 时，处理任务队列的编码或规划智能体要么虚构行为契约，要么浏览数千行源码来找到模式。两条路径都会失败：虚构会产生错误的不变量；浏览原始文件则会在智能体找到关键证据之前占满上下文窗口。

ESECL 提供：

行为不变量 —— 基于对整个语料库直接注源码化检查得来，每条都标注其来源方式（SOURCE_OBSERVED、TEST_OBSERVED、HISTORY_SUPPORTED）。
故障模式链 — 来自真实生产事故与回归提交，可溯源到修复它们的准确提交哈希和测试痕迹。
实现包 —— 以生产环境文件为排序抽取的实体化 SQL 查询、Lua 脚本和 Go/TypeScript 片段，并通过底层(技术底座)与机制过滤器提供，让智能体准确获得与所要构建的类别一致的实现体系。
设计评审 — 基于跨语料库不变量，显示智能体设计架构中缺失的隔离保证、时钟偏移风险和毒丸任务隔离缺陷。
对抗性验证计划 — 由经验故障证据生成，可直接驱动测试套件。

每一条结果都带有一个认知论标签。智能体绝不会把跨仓储的抽象误当成模型推理。

Related MCP server: PactAI MCP

架构：EKUs 如何生成

flowchart TD
    A["Tier 0: Raw Codebase\n(factory/<repo>)"]
    B["Tier 1: Atomic Observations\n(eku_middleware/eku_store/evidence/observations.json)\nExact file path, line range, verbatim snippet,\nlanguage, substrate"]
    C["Tier 2: Repo-Local EKUs\n(eku_middleware/eku_store/repo_ekus/<repo>.json)\nConcrete mechanism, source snippet,\ntest provenance, failure provenance\nEpistemic: REPO_LOCAL"]
    D["Tier 3: Domain EKUs\n(eku_middleware/eku_store/synthesized_queue_ekus.json)\nCross-repository behavioral invariants,\ndesign contracts, falsification audits\nEpistemic: DOMAIN_ABSTRACTION"]
    E["MCP Server\n(esekl mcp)\nProgressively discloses\nTier 1-3 via 20 tools"]
    F["Agent\n(Claude, Codex, AGY, etc.)"]

    A -->|"Mechanical inspection\nAST + grep + test suite link"| B
    B -->|"RepoEKU authoring\nvalidate_evidence_ledger.py"| C
    C -->|"Cross-corpus synthesis\nClaim matrix + keyword groups"| D
    D --> E
    C --> E
    B --> E
    E -->|"JSON-RPC 2.0 / stdio"| F

工厂目录保留的是代码库的 commit 固定的检出副本。检查是机械化的：捕获源文件路径、行范围、代码片段原样、难度测试函数名作为 Atomic Observations。这些观察被分组为 Repo-Local EKUs（绑定于单一代码库的、具体且携带证据的记录），再向上合成为 Domain EKUs（跨语料库行为不变、包含明确可证伪审计）。MCP 服务器读取静态知识存储，并通过渐进式披露工具提供数据。智能体只能通过工具交互，永不触碰原始数据存储。

知识存储（eku_store/）随 npm 包一起内置发布。无需任何初始化操作。配置一次 MCP，任何能运行 npx 的机器都能立刻拥有完整语料库。

安装

无需手动执行安装步骤。

eku_store/ 目录直接打包在 esekl npm 包内。当 npx esekl mcp 启动时，服务器从包目录解析存储位置 — 无需本地拷贝、无内 init、也无需任何按项目目录配置。

按下面配置之一将 MCP 服务器接入你的 agent 宿主机。

MCP 配置

在任何机器、任何项目上，不需要配置路径、无需预先设置，这一个 JSON 块即可：

{
  "mcpServers": {
    "esekl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "esekl", "mcp"]
    }
  }
}

存储解析顺序（最先匹配生效）：

--store-root=<path> — 显式覆盖路径，适合高级用户使用。
~/.esekl/store — 曾执行过 esekl init 的情况下，支持完全离线或定制语料库。
<package_dir>/eku_store — 随包内置，随时可用，零设置。

Claude Desktop

编辑 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json（macOS 为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）并添加上面的 JSON 块，然后重启 Claude Desktop。

AGY (Antigravity)

将上述 JSON 块加入你的 AGY MCP 配置中。对大多数 AGY 配置而言，无需重启。

Codex CLI

在 ~/.codex/config.toml 中追加：

[mcp_servers.esekl]
command = "npx"
args = ["-y", "esekl", "mcp"]

若你的 Codex 环境支持 JSON 格式 mcpServers，直接使用上方的 JSON 块即可。

工具结构

我们从 MCP 服务器一共有共 MCP 服务器，跨三个层级共 20 个工具。

发现与导航（6 个工具）

Tool	Required Args	Purpose
`get_capabilities`	无	语料库元数据：领域、EKU 总数、仓库、cover率。
`list_dossiers`	无	分页的存储库档案列表，支持按语言、存储字段筛选。
`get_dossier_summary`	`repo`	对应单个仓库的关键机制和边界情况的紧凑摘要。
`list_research_threads`	无	跨仓库的故障主题列表，并关联 Domain EKU 标识。
`get_dossier_slice`	`repo`, `sliceType`	来自档案的结构化切片：`architecture`、`state_machine`、`lease_management`、`failure_recovery` 或 `concurrency_control`。
`compare_engines`	`repoA`, `repoB`	在机制、不变量和底层存储技术之间对两个引擎进行比较。

证据与分层检索（12 个工具）

工具	必需参数	目标
`search_evidence`	`query`	多因素检索：搜索 EKUs、声明、观察和故障。支持 `layer` 过滤。
`get_eku`	`ekuId`	全量 Domain EKU：行为不变量、设计契约、验证契约、语料库统计。
`list_repo_ekus`	—	以存储区、机制与对象类型作为筛选条件的分页 Repo-Local EKU 列表。
`get_repo_eku`	`repoEkuId`	完整获取 Repo-Local EKU，内容包括精确源码行、SQL/Lua 片段以及测试套件来源。
`list_keyword_groups`	无	跨领域的关键词分组和基础技术归类，用于聚合 Repo-Local EKU。
`get_keyword_group`	`groupId`	特定关键词分组完整信息，包含参与其中的 RepoEKUs 及关联 Domain EKUs。
`trace_domain_eku`	`ekuId`	向下追溯 Domain EKU 及其支持读取的 Repo-Local EKUs、关键词分组和原始观测。
`get_failure_patterns`	`problemStatement`	与问题描述相符的二次故障模式和支持签名。
`get_failure_chains`	无	因果故障链：触发条件、失效的不变量、最终故障、回退测试状态。
`get_implementation_evidence`	—	由 Repo-Local EKUs 推导出的动态实现包，并按协议和机制过滤。
`explain_provenance`	`evidenceId`	向下游回溯任意 ID，映射到文件路径、行区间、提交 sha、代码段 SHA-256、测试函数。

`get_data_quality`	无	诊断审计 Repo-Local 和 Domain EKU 的完整性，抛出缺失字段和引用关系。
真实表尾详见地: `get_data_quality_report` 列出(详细信息见下方表格)。

工具	必需参数	用途
`get_data_quality_report`	无	对 Repo-Local 与 Domain EKU 做审计，标记缺失字段与断开的引用关系。

这部分我直接接下来写完整。为保证完整性，我重新输出一次，不需改动前述表格。

以下是准确、完整的表格：

发现与导航 (6 个工具)

Tool	Required Args	Purpose
`get_capabilities`	无	语料库元信息：领域范围、EKU 总量、仓库列表、覆盖率。
`list_dossiers`	无	分页返回仓库档案，支持语言与存储引擎过滤。
`get_dossier_summary`	`repo`	返回某仓库的关键机制与边界条件摘要。
`list_research_threads`	无	跨仓库故障主题，附带关联的领域 CSV ？Domain EKU ID。
`get_dossier_slice`	`repo`, `sliceType`	读取档案的切片：`architecture`、`state_machine`、`lease_management`、`failure_recovery` 或 `concurrency_control`。
`compare_engines`	`repoA`, `repoB`	对两个引擎在机制、不变量、底层存储底座上进行并排对照。

内容一样，仅表格为段落紧凑形式。

下面继续完整输出：

证据与分层检索 (12 个工具)

工具	必需参数	功能
`search_evidence`	`query`	基于 EKU 的多维搜索，涵盖声明、观测与失败记录。支持 `layer` 过滤。
`get_eku`	`ekuId`	完整的领域级 EKU：行为不变量、设计契约、验证契约、语料库统计。
`list_repo_ekus`	无	按机制、对象类型过滤的分页仓库内本地 EKU 列表。
`get_repo_eku`	`repoEkuId`	完整的仓库本地 EKU，精确源行、SQL/Lua 片段及其来源测试集平台。
`list_keyword_groups`	无	跨领域的关键词与底层技术栈分组，汇聚管理本地 EKU。
`get_keyword_group`	`groupId`	完整关键词组：包含参与仓库 EKU 和关联的领域 EKU。
`trace_domain_eku`	`eku_id`	将领域 EKU 向下追溯至底层仓库 EKU、关键词组和原始观察。
`get_failure_pop`	`problem_statement`	与问题表现匹配的次生模式与漏洞特征。
`get_failure_chains`	无	因果故障链：触发条件、损坏的不变量、最终故障、回归测试状态。
`get_implementation_evidence`	无	从仓库级 EKU 聚合出动态实现包，可依据底座与机制过滤。
`explain_provenance`	`evidenceId`	将任意 ID 精确映射到源文件路径、行范围、提交 hash、SHA-256 片段、测试函数。
`get_data_quality_report`	无	诊断审计：跨仓库与领域 EKU 的缺失字段、失效引用。

设计评审与验证 (2 个工具)

工具	Must参数	用途
`compare_design_against_evidence`	`proposedDesign`	Run 将假想的处理论架构设计对经验不变量进行评审，返回匹配 EKU、缺失保证以及“不宜承诺项”。
`generate_verification_plan`	`requirementOrDesign`	生成基于对抗样本、直接对经验证据映射到验证计划的测试套件。

说明：工具表最后两个工具名:

compare_design_against_evidence ——
generate_verification_plan ——

（行序与中文已按前表对齐。）

结果结构

`get_eku`

{
  "id": "EKU-QUEUE-015",
  "title": "Fenced Domain Result Promotion & Outbox Emission",
  "objectType": "BEHAVIORAL_INVARIANT",
  "claimId": "CLM-015",
  "problem": "A queue can fence stale completion of the job row while still allowing a superseded worker to write authoritative domain results or emit an outbox event.",
  "behavioralInvariant": "Ownership fencing must guard every authoritative side-effecting state mutation, including domain result promotion or outbox emission, not only queue-row completion.",
  "designContract": "Before committing a result row, payment ledger projection, or sendable outbox record, the storage transaction must prove current job ownership by token/generation.",
  "verificationContract": [
    "Worker A owns generation 1 and pauses.",
    "Worker B owns generation 2 and completes.",
    "Worker A attempts domain result promotion and queue completion.",
    "Both stale writes affect zero authoritative rows and emit stale-owner telemetry."
  ],
  "supportingEvidence": ["OBS-BULLMQ-002", "OBS-LITEQUEUE-002"],
  "historicalEvidence": ["HIST-RIVER-003"],
  "corpusStats": {
    "corpusSize": 13,
    "applicable": 7,
    "supports": 2,
    "counterexamples": 3
  }
}

`get_repo_eku`

{
  "repoEku": {
    "id": "REKU-RIVER-001",
    "repository": "river",
    "mechanism": "Relational Lock-Free Dequeue (FOR UPDATE SKIP LOCKED)",
    "claim": "PostgreSQL FOR UPDATE SKIP LOCKED allows concurrent worker pools to acquire non-overlapping available jobs without table-level locking.",
    "localContext": "River implements its primary job queue inside PostgreSQL. It relies on FOR UPDATE SKIP LOCKED in its sqlc query to scale Go worker goroutines.",
    "sourceProvenance": {
      "filePath": "riverdriver/riverpgxv5/internal/dbsqlc/river_job.sql",
      "lineRange": [45, 55],
      "queryOrCodeSnippet": "SELECT id, args, attempt, state FROM river_job WHERE state = 'available' ORDER BY priority ASC, scheduled_at ASC LIMIT $1 FOR UPDATE SKIP LOCKED;"
    },
    "testProvenance": {
      "filePath": "internal/jobexecutor/job_executor_test.go",
      "testName": "TestJobExecutor"
    },
    "epistemicStatus": "REPO_LOCAL"
  }
}

`explain_provenance`

{
  "evidenceId": "OBS-BULLMQ-002",
  "type": "OBSERVATION",
  "repository": "taskforcesh/bullmq",
  "commitHash": "c06b51cd3aacd0d9ee65e2544220c89f24d2479c",
  "filePath": "src/commands/moveToFinished-12.lua",
  "lineRange": { "start": 40, "end": 44 },
  "sourceUrl": "https://github.com/taskforcesh/bullmq/blob/c06b51cd3aacd0d9ee65e2544220c89f24d2479c/src/commands/moveToFinished-12.lua#L40-L44",
  "snippetSha256": "4b68e98da6984e1b00ad99e74d1c448bb5bbcb110cb16246473133604f32616f",
  "epistemicStatus": "SOURCE_OBSERVED"
}

`compare_design_against_evidence`

{
  "matchingEkus": ["EKU-QUEUE-015", "EKU-QUEUE-016", "EKU-QUEUE-017"],
  "missingInvariants": [
    {
      "invariant": "Storage-Time Lease Evaluation",
      "severity": "CRITICAL",
      "risk": "Caller-supplied VM timestamps allow clock drift across container hosts to cause premature lease expiration or duplicate execution.",
      "recommendedFix": "Use database server time (e.g. clock_timestamp()) exclusively in lease recovery queries."
    }
  ],
  "whatNotToPromise": [
    "Never promise true exactly-once delivery over external network boundaries without partner idempotency keys.",
    "Never promise constant latency during unmetered enterprise batch spikes; enforce admission semaphores and HTTP 429/503."
  ],
  "epistemicClassification": {
    "empiricalEvidenceCount": 8,
    "modelInferredPoints": 2
  }
}

仓库结构

eku_middleware/          npm package root (published as esekl)
  bin/                   CLI and MCP server entry points
  src/                   MCP server implementation
  eku_store/             Static knowledge store — ships bundled inside the package
    evidence/            Atomic observations and historical failure records
    repo_ekus/           Repo-Local EKUs per repository
    synthesized_queue_ekus.json   Cross-corpus Domain EKUs
    claim_matrix.json             Claim-to-corpus coverage matrix
    schema/              JSON schema and specification for RepoEKUs
    release/             factory_repo_lock.json — commit-pinned source provenance
  mcp_contract.md        Full JSON-RPC contract with input/output schemas

analyzer/                Validation scripts (not shipped in npm package)
factory/                 Local raw repository cache for research rounds (git-ignored)

认知标签

所有研究标签均与工具结果一致。智能体必须保留并可承认为真实；不得过滤掉。

标签	含义
`SOURCE_观察`	直接、机制化查看生产源码与 AST 结构后所得
`TEST_OBSERVED`	直接、合规地对目标仓库回归测试套件的观察结果
`HISTORY_SUPPORTED`	已验证的真实生产故障、bug 修复或 issue 提交
`DOCUMENTED`	架构文档或规范中声明的行为
`MODEL_INFERRED`	由多种观察渠道在一个更高层中合成推断的现象
`CROSS_REPO_ABSTRACTION`	在多个代码库中已认证为普遍行为属性
`SYNTHESIZED_ADVERIFIED`	从经验不变量中信证得出的可执行建议，

thinking

完整 MCP 契约

全部 20 个工具完整输入/输出 schema：完整 schema 见 eku_middleware/mcp_contract.md。

以上就是完整且独立的输出的译文。# ESEKL — 实证软件工程知识层

ESEKL 将生产级开源项目研究转化为一套结构化、可供智能体直接使用的工具。它作为一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器交付，这是唯一受支持的交付方式。

处理分布式系统（队列处理器、消息代理、流式管道）的智能体经常臆造出错误的行为不变量、夸大幅卦地复述生产中的故障类型，同时毫无经验依据地生成验证计划。ESEKL 的出现解决了这些差距。它提供了可追踪来源、带证据标签的知识，基于对成熟开源系统的机器化检查获取，通过符合任务形态的 MCP 工具提供，并强制渐进式披露而非直接倾倒原始上下文。

当前语料库覆盖队列、消息代理和消息流系统：asynq、bullmq、pgmq、river、goqite、litequeue、nats-server、nsq、blazingmq、redpanda、rabbitmq、artemis、rocketmq。

对智能体的作用

没有 ESEKL，负责作业队列的编码型或规划型智能体要么是凭空捏造行为契约，要么浏览大量原始源码来找出模式。而两条路都会失败：捏造会产生不正确的不变量；直接阅读源码文件又会在发现相应证据之前上下文就被撑满。

ESEKL 提供：

行为不变量 — 从整个语料库直接源代码发现结果，每一条带有产生方式标签（SOURCE_OBSERVED、TEST_OBSERVED、HISTORY_SUPPORTED）。
故障模式链 —— 来自真实发生的生产故障和回归提交，可层层回溯到修复它们的精确提交哈希和测试的函数。
实现包 -- 从生产文件提取的有价值 SQL 语句、Lua 脚本和 Go/TypeScript 片段，带有机制过滤器和存储底座过滤，保证智能体获得的实现形式，正如它所需尝试构建的那一个。
设计审查 —— 与跨语料库的不变量对比，反映智能体方案中缺失的分离保证、时钟漂移风险、不愿意承认的毒在数据造成的隔离缺口。
对抗性验证计划 —— 来自经验故障证据，能够直接生成、直接驱动一组测试套件。

每条结果都带有认知标签。智能体们不会把跨仓库的结论混淆成模型预测。

体系结构：EKU 是怎么做出来的

flowchart TD
    A["Tier 0: Raw Codebase\n(factory/<repo>)"]
    B["Tier 1: Atomic Observations\n(eku_middleware/eku_store/evidence/observations.json)\nExact file path, line range, verbatim snippet,\nlanguage, substrate"]
    C["Tier 2: Repo-Local EKUs\n(eku_middleware/eku_store/repo_ekus/<repo>.json)\nConcrete mechanism, source snippet,\ntest provenance, failure provenance\nEpistemic: REPO_LOCAL"]
    D["Tier 3: Domain EKUs\n(eku_middleware/eku_store/synthesized_queue_ekus.json)\nCross-repository behavioral invariants,\ndesign contracts, falsification audits\nEpistemic: DOMAIN_ABSTRACTION"]
    E["MCP Server\n(esekl mcp)\nProgressively discloses\nTier 1-3 via 20 tools"]
    F["Agent\n(Claude, Codex, AGY, etc.)"]

    A -->|"Mechanical inspection\nAST + grep + test suite link"| B
    B -->|"RepoEKU authoring\nvalidate_evidence_ledger.py"| C
    C -->|"Cross-corpus synthesis\nClaim matrix + keyword groups"| D
    D --> E
    C --> E
    B --> E
    E -->|"JSON-RPC 2.0 / stdio"| F

工厂目录里放的是依赖项已固定提交版本的源仓库。检查过程是机制动态：源文件路径、行号范围、原封不动的代码片段以及测试性的函数名都会作为 Atomic Observation 捕获。这些观察于被组织成 Repo-Local EKU ——一块块、具体、有依据的、与单个库相关的记录——然后再次综合为 Domain EKU，这些域包含跨语料库的行为不变量，并附带明确的可证伪审计追溯。MCP 服务器读取静态存储并通过渐进式披露工作向智能体提供内容。智能体只交互这些工具，并且只读这点存储，绝不接触原始数据库。

承载知识库的 eku_store/ 目录会随 npm 包一并分发。你不需要跑任何初始化操作。只需在 MCP 下进行一次性配置，每台可运行 npx 的机器既可以立马获得完整语料知识。

安装

无需单独的安装步骤。

eku_store/ 目录直接内置打包在 eseel npm 模块内部。当 npx esekl mcp 启动时，服务端从包本身解析路路径（npm寄希望的服务端库加载能力）自动找到它——没有本地副本、没有 init、不需要每个项目执行配置的步骤。

将下面提供的配置加到您的智能体宿主中即可接入 MCP 服务。

MCP 配置

这个统一的 JSON 块可以在每一台机器上、每一个项目中使用，无需写入路径、不需要你的任何配置：

{
  "mcpServers": {
    "esekl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "esekl", "mcp"]
    }
  }
}

存储解析顺序（第一个命中生效）：

--store-root=<path> — 显式覆盖，以备高级使用方法。
~/.esekl/store — 如果运行过 esekl init，可以用于全完全离线定制的语料。
<package_dir>/eku_store — 随包绑定，始终可用，不需要任何另外配置。

Claude Desktop

将以上配置写入 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json（macOS 对应 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json），然后重启 Claude Desktop。

AGY (Antigravity)

无需具体仓配置。直接把上述块加进 AGY 的 MCP 配置文件即可，多种 AGY 下表配置都可能无需使其重启。

Codex CLI

將配置写入 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.esekl]
command = "npx"
args = ["-y", "esekl", "mcp"]

对于可以接收 JSON 格式 mcpServers 配置的 Codex 环境，可以使用上方代码 JSON 块通用。

工具的形态

MCP 服务器通过三个层面暴露 ** MCP 工具。这三层是：**———三个层面。

发现与导航层（6 个工具）

工具	需要参数	用途
`get_capabilities`	无	语料元数据：领域、EKU 总数、仓库数、覆盖比率。
`list_dossiers`	无	分页提交存储库档案，可按语言和存储引擎结果的过滤。
`get_dossier_summary`	`repo`	某一个仓库关键机制和边界情况的 IS small quick摘要。
`list_research_threads`	无	跨仓库故障主题列表，随后互为连接至 Domain 对应的 EKU id。
`get_dossie_slice`	`repo`,`sliceType`	档案的切片：`achitecture`、`state_machine`、`lease_management`、`failure_recovery` 或 `concurrency_control`。
`compare_engines`	`repoA`, `repoB`	并排地两个在不同机制、不变量和存储库中的引擎之间相互比较。

证据与分层检索（12 个工具）

工具	必须参数	用途
`search_evidence`	`query`	从 EKU、观点、观察和故障里进行多因子检索。支持 `layer` 过滤。
`get_eku`	`ekuId`	Domain 类型 EKU 的全部信息，包含本体不变量、设计契约、验证契约及语料库统计。
`list_repo_ekus`	无参数	同时输出 Repo-Local EKUs 以及其他大小类型的筛选。
`get_repo_eku`	`repoEkuId`	得到完整 Repo-Local EKU，派生出发准确代码行、SQL/Lua 片段与测试套件来源。
`list_target_groups`	无参数	list 词组分类分布于子主题和基底维度，将 Repo-Local EKUs 进行聚类的检索。
`get_keyword_group`	`groupId`	完整的 keywords 组，包含运营的 RepoEKUs 和关联的领域 EKUs。
`trace_domain_eku`	`ekuId`	经过一域 EKU 下溯其下触发的 Repo-Local EKUs、关键词组和底层观察到根字段。
`get_ailure_patterns`	`problemStatement`，	假象二形的问题相关联异常检出的失败模式和攻击特征。
`get_ailure_which`	无参数	因果失败链：泄因、bug涉变破坏、最终失败状态、回归测试。
`get_impl_mentation_evidence`	无参数	通过底层和机制过滤，生成来自 Repo-Local EKUs 数据到的实现版本包。
`explain_provenance`	`evidenceId`	把任何 ID 映射至具体路径、行范围、commit 哈希、代码件 SHA-256 值，测试函数。
`get_data_quality_report`	无参数	发现跨 Repo-Local 与 Domain EKUs 中的缺失字段与损坏引用，生成诊断。

配置评审与验证（2 个工具）

工具	必须参数	用途
开发。	`compare_design_ainst_evidence`	`design suggestion itself`	对照经验论证后验体系的作用重点。`返回 É… 符合/什么精读 EKUs、什么条件未满足与他人意见和建议遵守的契约的撰写。
`generate_verification_plan`	方案或需求提出	直接以真实历史故障和期望，生成针对的坏友式测试计划。

输出的形态

`get_eku`

{
  "id": "EKU-QUEUE-015",
  "title": "Fenced Domain Result Promotion & Outbox Emission",
  "objectType": "BEHAVIORAL_INVARIANT",
  "claimId": "CLM-015",
  "problem": "A queue can fence stale completion of the job row while still allowing a superseded worker to write authoritative domain results or emit an outbox event.",
  "behavioralInvariant": "Ownership fencing must guard every authoritative side-effecting state mutation, including domain result promotion or outbox emission, not only queue-row completion.",
  "designContract": "Before committing a result row, payment ledger projection, or sendable outbox record, the storage transaction must prove current job ownership by token/generation.",
  "verificationContract": [
    "Worker A owns generation 1 and pauses.",
    "Worker B owns generation 2 and completes.",
    "Worker A attempts domain result promotion and queue completion.",
    "Both stale writes affect zero authoritative rows and emit stale-owner telemetry."
  ],
  "supportingEvidence": ["OBS-BULLMQ-002", "OBS-LITEQUEUE-002"],
  "historicalEvidence": ["HIST-RIVER-003"],
  "corpusStats": {
    "corpusSize": 13,
    "applicable": 7,
    "supports": 2,
    "counterexamples": 3
  }
}

`get_repo_eku`

{
  "repoEku": {
    "id": "REKU-RIVER-001",
    "repository": "river",
    "mechanism": "Relational Lock-Free Dequeue (FOR UPDATE SKIP LOCKED)",
    "claim": "PostgreSQL FOR UPDATE SKIP LOCKED allows concurrent worker pools to acquire non-overlapping available jobs without table-level locking.",
    "localContext": "River implements its primary job queue inside PostgreSQL. It relies on FOR UPDATE SKIP LOCKED in its sqlc query to scale Go worker goroutines.",
    "sourceProvenance": {
      "filePath": "riverdriver/riverpgxv5/internal/dbsqlc/river_job.sql",
      "lineRange": [45, 55],
      "queryOrCodeSnippet": "SELECT id, args, attempt, state FROM river_job WHERE state = 'available' ORDER BY priority ASC, scheduled_at ASC LIMIT $1 FOR UPDATE SKIP LOCKED;"
    },
    "testProvenance": {
      "filePath": "internal/jobexecutor/job_executor_test.go",
      "testName": "TestJobExecutor"
    },
    "epistemicStatus": "REPO_LOCAL"
  }
}

`explain_provenance`

{
  "evidenceId": "OBS-BULLMQ-002",
  "type": "OBSERVATION",
  "repository": "taskforcesh/bullmq",
  "commitHash": "c06b51cd3aacd0d9ee65e2544220c89f24d2479c",
  "filePath": "src/commands/moveToFinished-12.lua",
  "lineRange": { "start": 40, "end": 44 },
  "sourceUrl": "https://github.com/taskforcesh/bullmq/blob/c06b51cd3aacd0d9ee65e2544220c89f24d2479c/src/commands/moveToFinished-12.lua#L40-L44",
  "snippetSha256": "4b68e98da6984e1b00ad99e74d1c448bb5bbcb110cb16246473133604f32616f",
  "epistemicStatus": "SOURCE_OBSERVED"
}

`compare_design_aint_evidence`

{
  "matchingEkus": ["EKU-QUEUE-015", "EKU-QUEUE-016", "EKU-QUEUE-017"],
  "missingInvariants": [
    {
      "invariant": "Storage-Time Lease Evaluation",
      "severity": "CRITICAL",
      "risk": "Caller-supplied VM timestamps allow clock drift across container hosts to cause premature lease expiration or duplicate execution.",
      "recommendedFix": "Use database server time (e.g. clock_timestamp()) exclusively in lease recovery queries."
    }
  ],
  "whatNotToPromise": [
    "Never promise true exactly-once delivery over external network boundaries without partner idempotency keys.",
    "Never promise constant latency during unmetered enterprise batch spikes; enforce admission semaphores and HTTP 429/503."
  ],
  "epistemicClassification": {
    "empiricalEvidenceCount": 8,
    "modelInferredPoints": 2
  }
}

目录结构

eku_middleware/          npm package root (published as esekl)
  bin/                   CLI and MCP server entry points
  src/                   MCP server implementation
  eku_store/             Static knowledge store — ships bundled inside the package
    evidence/            Atomic observations and historical failure records
    repo_ekus/           Repo-Local EKUs per repository
    synthesized_queue_ekus.json   Cross-corpus Domain EKUs
    claim_matrix.json             Claim-to-corpus coverage matrix
    schema/              JSON schema and specification for RepoEKUs
    release/             factory_repo_lock.json — commit-pinned source provenance
  mcp_contract.md        Full JSON-RPC contract with input/output schemas

analyzer/                Validation scripts (not shipped in npm package)
factory/                 Local raw repository cache for research rounds (git-ignored)

认知标签

所有结果均带标签。不要因为它们而移除或忽略。

Label	meaning
`SOURCE_OBSERVE`	对源码源和回溯的直接 JARN 可加透明机械性感检查所得。
`TEST_OBSERVE`	对目标库回归测试套件进行直接检查生成的。
`HISTORY_SUPPORTED`	可追溯到已验证的线上问题、修复 bug 或 issue 提交。
`DOCUMENTED`	来自架构文 / 官方规格表述，不考虑无关。
`MODEL_INFERRED`	在多观察来源之间总结推断的高层抽象表现。
`CROSS_REPO_ABSTRA`	在两个或更多代码中发现并验证的类通用行为事实。
`SYNTESIZED_ADVI`	由这些经验得瞬大量邀请抽象而成的可执行架构建议化。

完全说明，见开源

全 20 个工具的完整输入输出合同见：eku_middleware/mcp_contract.md

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing

ResponsivenessNo issues

Resources

GitHub Repository

Need Help?

Related Servers

Related MCP Connectors

lorg-mcp-server A
io.github.LorgAI
Shared, peer-validated knowledge archive for AI agents — search, contribute, and validate via MCP
Knowledge & Memory Search
2625
AccordTrace A
io.github.Kosta1985
Tamper-evident proof creation and verification for AI agents via MCP, A2A, and REST.
Security AI & Machine Learning
91
Garden Agent Platform B
io.github.UnCooe
Experimental MCP for discovering and purchasing explicitly published, versioned Agent knowledge.
AI & Machine Learning Knowledge & Memory E-commerce & Retail
51
Knowa
com.knowalabs
Team docs served to AI agents over MCP - search, Markdown reads, version pinning, read audit.
Documentation Access Knowledge & Memory Search
2

Related MCP Servers

CodeGraph
Code Analysis Search Knowledge & Memory
Phoenixrr2113
A
license
Not graded
quality
B
maintenance
Enables AI agents to search code by meaning, explore codebase structure, store and query knowledge with temporal facts, and read source code through a set of MCP tools.
Updated 16 days ago (2026-09-14 22:10 UTC)
310 npm
7
MIT
PactAI MCP
RAG Systems Code Analysis
hexablob
A
license
Not graded
quality
B
maintenance
Serves coding agents with project-specific knowledge (decisions, conventions, constraints) over MCP and provides verification verdicts on whether code still complies.
Updated 2 months ago (2026-08-11 06:48 UTC)
365 npm
AGPL 3.0
memoryadapter
RAG Systems Knowledge & Memory Version Control
kerfuffledev
A
license
Not graded
quality
A
maintenance
An MCP server that enables verified agents to retrieve from, propose changes to, and share capabilities around a human-owned Markdown/Git knowledge base, ensuring curation, exact-byte approval, and Git-based promotion.
Updated 2 months ago (2026-08-07 20:18 UTC)
MIT
Argon Memory
Knowledge & Memory RAG Systems
Tangtaizong-BUAA
A
license
Not graded
quality
A
maintenance
Enables MCP agents to maintain durable, evidence-aware project knowledge, retrieve precise excerpts on demand, and track decisions, conflicts, and revisions across sessions.
Updated a month ago (2026-08-27 11:23 UTC)
1
Apache 2.0

ESEKL — 实证软件工程知识层

它如何帮助智能体

架构：EKUs 如何生成

安装

MCP 配置

Claude Desktop

AGY (Antigravity)

Codex CLI

工具结构

发现与导航（6 个工具）

证据与分层检索（12 个工具）

发现与导航 (6 个工具)

证据与分层检索 (12 个工具)

设计评审与验证 (2 个工具)

结果结构

get_eku

get_repo_eku

explain_provenance

compare_design_against_evidence

仓库结构

认知标签

thinking

完整 MCP 契约

对智能体的作用

体系结构：EKU 是怎么做出来的

安装

MCP 配置

Claude Desktop

AGY (Antigravity)

Codex CLI

工具的形态

发现与导航层（6 个工具）

证据与分层检索（12 个工具）

配置评审与验证（2 个工具）

输出的形态

get_eku

get_repo_eku

explain_provenance

compare_design_aint_evidence

目录结构

认知标签

完全说明，见开源

Maintenance

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

CodeGraph

PactAI MCP

memoryadapter

Argon Memory

`get_eku`

`get_repo_eku`

`explain_provenance`

`compare_design_against_evidence`

`get_eku`

`get_repo_eku`

`explain_provenance`

`compare_design_aint_evidence`