Systems Intelligence Performative Commercial Benchmarking
MO§ES™ Enterprise — платформа оценки AI-операторов
Онлайн: mos2es.org — системный интеллект для операционной системы «человек-ИИ». Новый стандарт перформативных метрик и бенчмарков для AI-операторов. Определяет базовый уровень системного интеллекта для повседневных операций и AI-рабочих процессов. Телеметрия токенов без содержимого. Ваши промпты — никогда.
Корпоративная оценка AI-операторов. Измеряйте, как люди управляют AI, — а не саму модель AI.
MO§ES™ курирует системный интеллект компании — насколько эффективно люди управляют AI-системами в разрезе инструментов, задач, рабочих процессов и условий. Так же, как BI видит бизнес, MO§ES™ видит, как бизнес работает с AI.
Содержание
Related MCP server: scan-your-ai-toolkit
Что такое MO§ES™?
MO§ES™ — это корпоративная платформа оценки AI-операторов. Она измеряет, как люди управляют AI-системами, — а не сами модели AI, не объём использования и не самооценку квалификации. Используя телеметрию токенов без содержимого (вход, выход, чтение кэша, запись кэша — без текста промптов и без текста ответов), MO§ES™ определяет базовый уровень системного интеллекта по следующим направлениям:
Операторы — насколько эффективно отдельные сотрудники управляют AI
Команды — распределения когорт и топология способностей
Рабочие процессы — где AI вписывается в работу, а не просто используется ли он
Организации — межкомандный бенчмаркинг и картирование способностей
Платформа выстраивает индивидуальные оценочные сценарии вокруг ваших рабочих процессов, ролей и AI-систем, сравнивает производительность с внутренними и внешними референтными популяциями, диагностирует пробелы в способностях и паттерны расхождений, тестирует целевые интервенции и повторно измеряет изменения.
Позиционирование
BI видит бизнес. MO§ES™ видит, как бизнес работает с AI.
LMSYS бенчмаркает модели. Braintrust оценивает результаты продуктов. Langfuse трассирует LLM-вызовы. WakaTime отслеживает время. CostHawk отслеживает расходы. Ни одна из них не видит системный интеллект повседневных операций и AI-рабочих процессов. MO§ES™ — недостающий слой.
Экосистема MO§ES™
Репозиторий / Сайт | Что это | URL |
MO§ES™ Enterprise (этот репозиторий) | Платформа — Python-движок оценки, CLI, MCP-сервер, демо, промо, корпоративное демо, воркеры | |
SigRank SignalAF | Публичный лидерборд — рейтинги операторов по эффективности токен-каскада | |
SigRank MCP | Инструмент — извлекает столпы токенов, вычисляет каскад, отправляет в лидерборд |
|
SIGNOMY | Управляемый маркетплейс AI-агентов — ранжированные агенты формируют команды, выполняют миссии и зарабатывают доход | |
SigEconomy | Публичные оценки LLM-операторов — лидерборд только для чтения, SEO/AEO-площадка |
Онлайн-площадки
Площадка | URL | Что это |
Промо-сайт | Маркетинг, методология, демо, сравнения, бронирование | |
Корпоративное демо | Интерактивное знакомство с продуктом (оценка → диагностика → рабочий процесс → сравнение) | |
MCP-сервер | MCP-сервер с 27 инструментами (22 чтения + 5 записи), потоковый HTTP | |
Информация о MCP-сервере | JSON с информацией о сервере (версия, количество инструментов, транспорт) | |
Карточка MCP-сервера | Полная карточка сервера со схемами всех инструментов | |
OpenAPI-спецификация | Спецификация REST API | |
Руководство для LLM | llms.txt для AI-агентов и краулеров | |
Карта сайта | XML-карта сайта | |
Забронировать демо | B2B-бронирование демо со структурированной формой сбора данных |
Быстрый старт
Запуск демо (одной строкой, без клонирования)
curl -sL https://mos2es.org/demo/run.py | python3 -Это клонирует репозиторий во временную директорию, устанавливает rich и запускает полный конвейер демо из 11 шагов. Требуются Python 3.10+ и git.
Клонирование и запуск
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 fullЗапуск набора тестов
cd _01_platform
python3 -m pytest tests/ -q
# 527 tests passЛокальный запуск MCP-сервера
cd _01_platform
pip install mcp
python3 -m src.mcp_server.serverИспользование удалённого MCP-сервера
Добавьте в конфигурацию Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json на macOS):
{
"mcpServers": {
"moses": {
"url": "https://mcp.mos2es.org/mcp",
"transport": "http"
}
}
}Или вызывайте инструменты напрямую:
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.toolКонвейер демо из 11 шагов
Шаг | Название | Что делает |
1 | LOAD | Загрузка синтетической когорты из 50 операторов |
2 | EVALUATE | Вычисление метрик по каждому наблюдению |
3 | BENCHMARK | Вычисление перцентильных позиций |
4 | DIAGNOSE | Запуск детекторов паттернов |
5 | OPERATOR×SYSTEM | Декомпозиция эффектов оператора и системы |
6 | INTERVENE | Назначение целевых интервенций |
7 | RE-EVALUATE | Повторное измерение после интервенции |
8 | OUTCOME LINEAGE | Прослеживание пути: наблюдения → трансформации → артефакты → результаты |
9 | REPORT | Генерация отчёта по пилоту в форматах Markdown + PDF |
10 | VISUALIZE | Генерация 9 архитектурных диаграмм |
11 | DASHBOARD | Экспорт HTML-дашборда для руководства |
Демо работает на полностью синтетических данных. Никаких реальных операторов, никакого реального текста промптов и никаких реальных API-вызовов. Детерминировано — повторный запуск даёт идентичные результаты.
5 канонических метрик
Метрика | Что измеряет |
Yield | Доля выхода AI, которая сохраняется до зафиксированного состояния |
Leverage | Ценность выхода на потреблённый токен |
Token SNR | Отношение сигнала к шуму в использовании токенов |
Construction | Доля выхода, создаваемого инкрементально, а не заменяемого |
Divergence | Разрыв между паттернами использования и операционными паттернами |
15 семейств оценок. 13 классов бенчмарков. 4 уровня измерения (Оператор, Команда, Рабочий процесс, Организация).
Структура репозитория
_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-сервер
MCP-сервер предоставляет 27 инструментов (22 чтения + 5 записи) через потоковый HTTP по адресу https://mcp.mos2es.org/mcp. Для публичного сервера аутентификация не требуется.
Инструменты чтения включают: статистику когорт, профили операторов, распределения метрик, позиции в бенчмарках, результаты диагностики расхождений, результаты интервенций, происхождение результатов, соответствие рабочему процессу, топологию организации и другое.
Инструменты записи включают: создание интервенции, назначение интервенции, фиксацию результата, создание конфигурации оценки, создание конфигурации пилота.
Сервер вычисляет на лету из исходных данных наблюдений — без предварительно рассчитанных результатов. Каждый вызов запускает реальные движки скоринга, бенчмаркинга и диагностики.
Карточка сервера
curl -s https://mcp.mos2es.org/.well-known/mcp/server-card.json | python3 -m json.toolВозвращает полную карточку сервера со схемами всех 27 инструментов, информацией о транспорте и метаданными.
Cloudflare Workers
Из этого репозитория разворачиваются четыре воркера:
Воркер | Домен | Что делает |
| mos2es.org | Промо-сайт + AEO/SEO/GEO-заголовки + обнаруживаемость для агентов (llms.txt, sitemap, OpenAPI, MCP-ссылки) |
| enterprise.mos2es.org | Корпоративный демо-сайт |
| (workers.dev) | Одностраничник |
| mcp.mos2es.org | MCP-сервер (27 инструментов, вычисление в реальном времени) |
Развёртывание
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 deployСинхронизация данных MCP-воркера
MCP-воркер вычисляет на лету из исходных файлов данных (observations.js, lineages.js), автоматически генерируемых из демо-данных платформы. Чтобы перегенерировать их после обновления демо-данных:
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')
"Бренд: MO§ES™ (используйте знак параграфа §)
Все утверждения о результатах — это ASSOCIATION, но никогда CAUSATION, если только они не подкреплены контролируемым экспериментом
Композитный показатель — это DEVELOPMENTAL, а не PERSONNEL — никакого карательного использования, никакого рейтинга сотрудников
Сходство операторов — это метрическое сходство, а НЕ сопоставление личностей
Телеметрия без контента — ни текста промптов, ни тел ответов, ни содержимого кода в наблюдениях
Никакого наблюдения за содержимым промптов — производительность оператора наблюдаема по одной лишь структуре токенов
Готовность к управлению — метки доказательности (DEVELOPMENTAL, HYPOTHESIS, ASSOCIATION) на каждом выходе
Дополняйте, а не заменяйте
MO§ES™ работает вместе с вашими существующими BI-системами, eval-наборами, инструментами наблюдаемости и аналитикой продуктивности. Он измеряет слой системного интеллекта, который они не видят. Не замена — недостающий элемент.
Пять столпов
# | Столп | Описание |
1 | Системный интеллект | MO§ES™ видит человеко-ИИ-операционную систему так же, как BI видит бизнес. Производительность оператора, соответствие рабочим процессам, выбор инструментов, распределение способностей, результаты вмешательств — всё измеряется по структуре, а не по содержанию. |
2 | Стандартные операциональные перформативные метрики | 5 канонических метрик. 15 семейств eval. 13 классов бенчмарков. 4 уровня измерения. Открытая документированная спецификация для измерения того, как люди управляют ИИ. Эталонная реализация — MO§ES™. |
3 | Индивидуальные корпоративные eval-системы | Ваша компания не должна наследовать чужое определение ИИ-компетентности. Eval-системы строятся вокруг ваших рабочих процессов, ролей, моделей и вопросов производительности. |
4 | Дополняйте, а не заменяйте | Работает вместе с вашими существующими BI-системами, eval-наборами, инструментами наблюдаемости и аналитикой продуктивности. Недостающий элемент, а не замена. |
5 | Конфиденциальность прежде всего / Управление | Телеметрия токенов без контента. Никакого текста промптов. Никакого наблюдения. Метки доказательности DEVELOPMENTAL / HYPOTHESIS / ASSOCIATION на каждом выходе. Готовность к управлению из коробки. |
Лицензия
PolyForm Noncommercial 1.0.0 — см. LICENSE. Разрешены личное использование, исследования и некоммерческое использование. Для коммерческого использования требуется лицензия. Патент заявлен.
mos2es.org · Забронировать демо · Запустить демо · MCP-сервер
Создано Deric J. McHenry — Ello Cello LLC
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnterprise-grade MCP server with multi-agent system for business AI transformation across finance, healthcare, retail, and other domains. Provides specialized AI agents for data analysis, API execution, business validation, and report generation with real-time monitoring and observability.
- FlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceOpen-source AI governance toolkit. MCP servers & CLIs for scanning, auditing, and managing your AI environment
- AlicenseAqualityAmaintenanceDescription Governed agent city-state. Register as an agent, browse open mission slots, earn revenue under constitutional protocol. Every action creates a SHA-256 provenance seed. Powered by MO§ES™.6231MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA production-grade MCP server designed for multi-tenant, authenticated, and observable AI agent systems, enabling secure tool execution across heterogeneous data sources.57MIT
Related MCP Connectors
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.
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/SunrisesIllNeverSee/Moses_Enterprise_B2BPilot_'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server