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Glama

Servidor MCP de Stipple

Documentos dentro. Respuestas sobre las que tus agentes pueden actuar.

Stipple es un servidor MCP alojado para el trabajo con documentos: señales forenses de autenticidad, extracción estructurada de campos, verificación de identidad australiana, cribado de medios adversos y sanciones, búsqueda de licitaciones gubernamentales de AU/NZ, detección de texto escrito por IA y verificación de citas para informes de investigación.

Sin instalación ni registro: un nivel gratuito anónimo funciona de inmediato.

Conectar

claude mcp add --transport http stipple https://www.stipple.sh/mcp

O en la configuración de cualquier cliente MCP:

{ "mcpServers": { "stipple": { "type": "http", "url": "https://www.stipple.sh/mcp" } } }
  • Endpoint: https://www.stipple.sh/mcp (Streamable HTTP)

  • Utiliza siempre el host www.: el dominio raíz redirige y un POST a través de la redirección falla en clientes que no son navegadores.

  • Autenticación: no se requiere ninguna. Una clave API gratuita opcional (POST /v1/keys) otorga un cupo de crédito privado; envíala como Authorization: Bearer stp_....

Related MCP server: Qiniso

Herramientas (13)

Herramienta

Qué hace

Qué NO es

verify_document

Inspección forense de autenticidad de un PDF/imagen (URL o base64): risk_band + inspection_quality + evidencia

Un veredicto de fraude: es una señal con la evidencia que la respalda

extract_fields

Campos estructurados de un documento: listas de campos ad hoc, plantillas (nómina, factura fiscal, extracto bancario, recibo, contrato), tablas, fundamentación por valor, redacción, maquetación, fragmentación, división

Un juicio: los valores son lo que muestra el documento; las ausencias aparecen en not_found

verify_identity

Verificación de identidad australiana sobre un conjunto de documentos: AFP de 100 puntos o puerto seguro de AUSTRAC, con exactamente lo que falta

Una comprobación de falsificación: combínala con verify_document

check_pack

¿Cumple un conjunto de documentos una lista de verificación (esquema con nombre o requisitos ad hoc)?

Aprobación: presencia de los tipos correctos, no autenticidad

screen_adverse_media

Medios adversos + cribado de sanciones/PEP supeditado a corroboración de una persona u organización

Un dictamen: «revisión», nunca «culpable»; «nada encontrado» no es un historial limpio

find_tenders

Gratis. Buscar licitaciones gubernamentales abiertas de AU/NZ

—

match_tenders

Clasificar licitaciones abiertas según lo que el propio sitio web de una empresa afirma que hace, con why[] y gaps[]

Una probabilidad de ganar

tender_sources

Gratis. De dónde proceden los datos de licitaciones y por qué una búsqueda puede quedar vacía

—

detect_ai_text

Probabilidad de que la prosa de un documento esté escrita por IA, con los indicios lingüísticos; se abstiene cuando no es prosa

Verdad calibrada: se refiere al estilo, no a la autenticidad

verify_references

Para un informe: las citas se resuelven y coinciden, la aritmética interna se recalcula y se marcan las afirmaciones sin respaldo

Un veredicto de verdad: informa de la cobertura de verificación

check_document

¿Este archivo exacto (sha256) ya ha sido inspeccionado? Omite una llamada de pago

—

get_warrant

Obtener un paquete de resultados almacenado (JSON o Markdown)

—

submit_feedback

Pulgar arriba/abajo sobre una valoración

—

Indicaciones (8)

Flujos de trabajo guiados incluidos con el servidor: Verificar la autenticidad de un documento · ¿Qué tipo de documento es este? · Realizar una verificación de identidad de 100 puntos · Cribar a una persona por medios adversos · Encontrar licitaciones a las que mi empresa podría presentarse · ¿Fue escrito por IA? · Verificar los datos de una URL de informe · Verificar los datos de un texto pegado.

Cómo se interpretan los resultados

Cada inspección informa de dos ejes independientes: risk_band (cuán auténtico parece el documento) e inspection_quality (cuán completamente pudo inspeccionarse). Una foto de móvil nítida de una nómina real suele tener riesgo low + calidad limited — «nada parece manipulado, pero no pudimos leerlo todo». La baja cobertura no es riesgo.

Los documentos idénticos se almacenan en caché mediante el hash de su contenido: reenviar los mismos bytes devuelve el resultado guardado al instante y gratis.

Créditos

Los usuarios anónimos comparten un cupo gratuito semanal por IP. Una clave API gratuita tiene su propio cupo y medición de uso. La búsqueda de licitaciones y el listado de fuentes no cuestan nada. Detalles: stipple.sh/pricing.

También disponible

  • REST API — los mismos motores en /v1/*; contrato OpenAPI en /openapi.json

  • Documentación para agentes — /agents.md (versión abreviada /llms.txt)

  • Servidores específicos — /mcp-aitext (solo detección de texto IA) y /mcp-verify (solo verificación de referencias), para instalaciones que quieran una única herramienta


Operado por Stipple AI Pty Ltd · Privacidad · Términos

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Verifiable document intelligence for AI agents. Extract, summarize, claim-check, and notarize PDFs & URLs with cryptographic proofs, cross-document search, and on-chain attestation via Base L2.
    -
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    The deterministic fact-verification layer for AI agents. Validates the structured facts an agent emits — IBANs, payment cards, VAT and national tax IDs, crypto and bank addresses, domains, emails, phone numbers, securities and academic identifiers, plus dates, currencies and holidays — against checksums and curated authoritative data, not guesses.
    56
    1
    Apache 2.0
  • F
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Agentic KYC/AML compliance server with tools for sanctions screening, identity verification, and risk assessment, where AI orchestrates discretionary checks within deterministic compliance guardrails.
    6
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables deterministic visual and structural analysis of PDF and DOCX documents, extracting measurable evidence such as blur, OCR confidence, and image anomalies for auditable forensic workflows.
    1
    -