公開中: mos2es.org — 人間とAIのオペレーティングシステムのためのシステムインテリジェンス。 AIオペレーターのパフォーマンス指標とベンチマークの新標準。 日常業務とAIワークフローのシステムインテリジェンスをベースライン化します。 コンテンツフリーのトークンテレメトリ。プロンプトは決して取得しません。
エンタープライズAIオペレーター評価。AIモデルそのものではなく、人々がどのようにAIを操作しているかを測定します。
MO§ES™ は、企業のシステムインテリジェンスをキュレーションします。つまり、人々がツール、タスク、ワークフロー、条件を横断して、どれだけ効果的にAIシステムを活用しているかです。BIがビジネスを見るのと同じように、MO§ES™ はビジネスがどのようにAIを運用しているかを捉えます。
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MO§ES™ は、エンタープライズ向けAIオペレーター評価プラットフォームです。人々がAIシステムをどのように操作しているかを測定します。AIモデルそのものではなく、利用量でもなく、自己報告による熟達度でもありません。コンテンツフリーのトークンテレメトリ（入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み。プロンプト本文もレスポンス本文も含みません）を用いて、MO§ES™ は以下の領域でシステムインテリジェンスをベースライン化します：
オペレーター — 個人がどれだけ効果的にAIを活用しているか
チーム — コホート分布とケイパビリティトポロジー
ワークフロー — AIが業務のどこに適合するか。単に使用されているかどうかではありません
組織 — チーム横断のベンチマークとケイパビリティマッピング
このプラットフォームは、お客様のワークフロー、役割、AIシステムに合わせた特注の評価を構築し、内部および外部の参照母集団を対象にパフォーマンスをベンチマークし、ケイパビリティギャップとダイバージェンスパターンを診断し、的を絞った介入をテストし、変化を再測定します。
BIはビジネスを見る。MO§ES™ はビジネスがどのようにAIを運用しているかを見る。
LMSYSはモデルをベンチマークします。Braintrustはプロダクトの出力を評価します。LangfuseはLLMの呼び出しをトレースします。WakaTimeは時間を追跡します。CostHawkは支出を追跡します。しかし、そのどれも日常業務とAIワークフローのシステムインテリジェンスを見ることはできません。MO§ES™ は欠けていたレイヤーです。
リポジトリ / サイト | 概要 | URL |
MO§ES™ Enterprise (このリポジトリ) | プラットフォーム — Python評価エンジン、CLI、MCPサーバー、デモ、プロモサイト、エンタープライズデモ、Workers | |
SigRank SignalAF | 公開リーダーボード — トークンカスケード効率によるオペレーターランキング | |
SigRank MCP | 計測器 — トークンピラーを抽出し、カスケードを計算して、リーダーボードに提出 |
|
SIGNOMY | ガバナンスされたAIエージェントマーケットプレイス — ランク付けされたエージェントがチームを組み、ミッションを実行し、収益を得る | |
SigEconomy | 公開LLMオペレーター評価 — 読み取り専用リーダーボード、SEO/AEOサーフェス |
サーフェス | URL | 概要 |
プロモサイト | マーケティング、方法論、デモ、比較、予約 | |
エンタープライズデモ | インタラクティブな製品ウォークスルー（評価 → 診断 → ワークフロー → 比較） | |
MCPサーバー | 27ツールのMCPサーバー（読み取り22 + 書き込み5）、ストリーミング可能なHTTP | |
MCPサーバー情報 | サーバー情報JSON（バージョン、ツール数、トランスポート） | |
MCPサーバーカード | 全ツールスキーマを含む完全なサーバーカード | |
OpenAPI仕様 | REST API仕様 | |
LLMガイダンス | AIエージェントとクローラーのためのllms.txt | |
サイトマップ | XMLサイトマップ | |
デモ予約 | 構造化されたインテークフォームによるB2Bデモ予約 |
curl -sL https://mos2es.org/demo/run.py | python3 -リポジトリを一時ディレクトリにクローンし、rich をインストールして、完全な11ステップのデモパイプラインを実行します。Python 3.10+ と git が必要です。
git clone https://github.com/SunrisesIllneverSee/Moses_Enterprise_B2BPilot_.git
cd Moses_Enterprise_B2BPilot_/_01_platform
pip install rich
python3 -m src.cli.main demo fullcd _01_platform
python3 -m pytest tests/ -q
# 527 tests passcd _01_platform
pip install mcp
python3 -m src.mcp_server.serverClaude Desktop の設定に追加します（macOSでは ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：
{
"mcpServers": {
"moses": {
"url": "https://mcp.mos2es.org/mcp",
"transport": "http"
}
}
}または、ツールを直接呼び出します：
curl -s -D /tmp/h -X POST https://mcp.mos2es.org/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{}}' > /dev/null
SID=$(grep -i "^mcp-session-id:" /tmp/h | tr -d '\r\n' | sed 's/.*: //')
curl -s -X POST https://mcp.mos2es.org/mcp \
-H "Content-Type: application/json" -H "MCP-Session-Id: $SID" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}' | python3 -m json.toolステップ | 名前 | 内容 |
1 | LOAD | 50オペレーターの合成コホートを読み込む |
2 | EVALUATE | 観測ごとのメトリクスを計算する |
3 | BENCHMARK | パーセンタイル位置を計算する |
4 | DIAGNOSE | パターン検出器を実行する |
5 | OPERATOR×SYSTEM | オペレーター効果とシステム効果を分解する |
6 | INTERVENE | 的を絞った介入を割り当てる |
7 | RE-EVALUATE | 介入後の再測定を行う |
8 | OUTCOME LINEAGE | 観測 → 変換 → 成果物 → 結果の系統を追跡する |
9 | REPORT | Markdown + PDFのパイロットレポートを生成する |
10 | VISUALIZE | 9つのアーキテクチャ図を生成する |
11 | DASHBOARD | 経営層向けHTMLダッシュボードをエクスポートする |
デモは完全に合成データで実行されます。実在のオペレーターも、実際のプロンプトテキストも、実際のAPI呼び出しもありません。決定論的であり、2回実行すると同一の結果が生成されます。
メトリクス | 測定内容 |
Yield | 確定状態まで残存するAI出力の割合 |
Leverage | 消費トークンあたりの出力価値 |
Token SNR | トークン使用量における信号対雑音比 |
Construction | 置き換えではなく段階的に構築された出力の割合 |
Divergence | 使用パターンと運用パターンの乖離 |
15の評価ファミリー。13のベンチマーククラス。4つの測定レベル（オペレーター、チーム、ワークフロー、組織）。
_01_platform/ Python platform (the product)
src/ Source code (domain, metrics, analysis, diagnostics, CLI, MCP server)
tests/ 527 tests
demo_data/ Synthetic demo cohort (50 operators, 1,668 observations)
scripts/ Utility scripts
schemas/ JSON schemas
_02_demo-website/ Enterprise demo site (enterprise.mos2es.org)
_03_promo-site/ Promo site (mos2es.org)
vs/ 16 competitor comparison pages
alternatives/ 8 alternatives listicle pages
concepts/ 10 concept explainer pages
guides/ 4 how-to guides
demo/run.py One-liner demo runner
.well-known/mcp.json MCP server discovery
_04_onepager/ One-pager site
_workers/ Cloudflare Workers
promo-worker/ mos2es.org worker (static assets + AEO/SEO/GEO headers)
moses-worker/ enterprise.mos2es.org worker (static assets)
onepager-worker/ One-pager worker (static assets)
mcp-worker/ MCP server worker (computes live from raw data, 27 tools)MCPサーバーは、https://mcp.mos2es.org/mcp でストリーミング可能なHTTP経由で27ツール（読み取り22 + 書き込み5）を公開しています。公開サーバーでは認証は不要です。
読み取りツールには、コホート統計、オペレータープロファイル、メトリクス分布、ベンチマーク位置、ダイバージェンス所見、介入結果、結果の系統、ワークフロー適合性、組織トポロジーなどが含まれます。
書き込みツールには、介入の作成、介入の割り当て、結果の記録、評価設定の作成、パイロット設定の作成が含まれます。
サーバーは生の観測データからライブで計算します。事前計算された結果はありません。すべての呼び出しで、実際のスコアリング、ベンチマーク、診断エンジンが実行されます。
curl -s https://mcp.mos2es.org/.well-known/mcp/server-card.json | python3 -m json.tool27ツールすべてのスキーマ、トランスポート情報、メタデータを含む完全なサーバーカードを返します。
このリポジトリから4つのWorkerがデプロイされます：
Worker | ドメイン | 内容 |
| mos2es.org | プロモサイト + AEO/SEO/GEOヘッダー + エージェントの探索可能性（llms.txt、sitemap、OpenAPI、MCPリンク） |
| enterprise.mos2es.org | エンタープライズデモサイト |
| (workers.dev) | ワンページャー |
| mcp.mos2es.org | MCPサーバー（27ツール、ライブ計算） |
npm install -g wrangler
cd _workers/promo-worker && wrangler deploy
cd _workers/moses-worker && wrangler deploy
cd _workers/onepager-worker && wrangler deploy
cd _workers/mcp-worker && wrangler deployMCPワーカーは、プラットフォームのデモデータから自動生成された生データファイル（observations.js、lineages.js）からライブで計算します。デモデータを更新した後に再生成するには：
cd _workers/mcp-worker/src
python3 -c "
import json
with open('../../../_01_platform/demo_data/observations.jsonl') as f:
data = [json.loads(l) for l in f if l.strip()]
with open('observations.js', 'w') as f:
f.write('export default '); json.dump(data, f); f.write(';\n')
with open('../../../_01_platform/demo_data/lineages.jsonl') as f:
data = [json.loads(l) for l in f if l.strip()]
with open('lineages.js', 'w') as f:
f.write('export default '); json.dump(data, f); f.write(';\n')
"ブランド: MO§ES™（節記号 § を使用）
すべての結果に関する主張は ASSOCIATION であり、決して CAUSATION ではない 管理された実験によって裏付けられない限り
複合スコアは DEVELOPMENTAL であり、決して PERSONNEL ではない — 懲罰的使用なし、従業員リーダーボードなし
オペレーター類似性はメトリック類似性であり、性格マッチングではない
コンテンツフリーのテレメトリ — プロンプトテキストなし、出力本文なし、観測にコード内容なし
プロンプト内容の監視なし — オペレーターのパフォーマンスはトークン構造のみから観測可能
ガバナンス対応 — すべての出力にエビデンスラベル（DEVELOPMENTAL, HYPOTHESIS, ASSOCIATION）
MO§ES™ は、既存の BI、評価スイート、可観測性ツール、生産性分析と並行して動作します。それらには見えないシステムインテリジェンス層を測定します。置き換えではなく、欠けているピースです。
# | 柱 | 説明 |
1 | システムインテリジェンス | MO§ES™ は、BI がビジネスを捉えるのと同じように、人間とAIのオペレーティングシステムを捉えます。オペレーターのパフォーマンス、ワークフローの適合性、ツール選択、能力分布、介入の結果 — すべて構造から測定され、内容からではありません。 |
2 | 標準運用パフォーマティブメトリクス | 5つの基本メトリクス。15の評価ファミリー。13のベンチマーククラス。4つの測定レベル。人間がAIを操作する方法を測定するための、オープンで文書化された仕様です。リファレンス実装は MO§ES™ です。 |
3 | 企業向けオーダーメイドEvals | 御社は他社のAI習熟度の定義を受け継ぐべきではありません。Evals は、御社のワークフロー、ロール、モデル、パフォーマンスに関する問いを中心に構築されます。 |
4 | 補完であり、置き換えではない | 既存の BI、評価スイート、可観測性ツール、生産性分析と並行して動作します。欠けているピースであり、置き換えではありません。 |
5 | プライバシーファースト / ガバナンス | コンテンツフリーのトークンテレメトリ。プロンプトテキストなし。監視なし。すべての出力に DEVELOPMENTAL / HYPOTHESIS / ASSOCIATION のエビデンスラベル。すぐにガバナンス対応。 |
PolyForm Noncommercial 1.0.0 — LICENSE を参照してください。個人使用、研究、非商用使用は許可されています。商用使用にはライセンスが必要です。特許出願中。
mos2es.org · デモを予約 · デモを実行 · MCPサーバー
Deric J. McHenry — Ello Cello LLC によって構築されました
MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/SunrisesIllNeverSee/Moses_Enterprise_B2BPilot_'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server