compensation-map
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@compensation-mapPlan compensation for two ambiguous payment attempts that timed out"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Agent Compensation Map
Après deux appels sans réponse, il peut y avoir zéro, un ou deux effets. « Annuler » demande parfois d’observer d’abord.
Le moteur reconstruit les mondes possibles d’une trace, calcule un arbre conditionnel de compensation et rejoue séparément chaque branche. Il planifie sans exécuter d’action externe. Une notification déjà envoyée ne se transforme jamais en faux bouton « désenvoyer ».

Essayer
Python 3.11 ou supérieur, bibliothèque standard uniquement ; aucune clé.
python3 -m compensation_map serve --lang frOuvrir http://127.0.0.1:8769/?lang=fr. Deux tentatives de paiement ambiguës produisent trois mondes. Le plan lit leur nombre, compense zéro/une/deux fois selon l’observation, puis annule la commande simulée et libère le stock. Coût maximal déclaré : 9 unités, vérifié dans chaque monde. Couper l’observation ou activer la notification irréversible fait apparaître le besoin de revue.
python3 -m compensation_map demo > preuve.json
python3 -m compensation_map plan compensation_map/examples/ambiguous-charge.jsonpip install . fournit aussi compensation-map. Interface et messages CLI en FR/EN/ES ; identifiants d’actions conservés.
Related MCP server: Drift Sentinel
Modèle de compensation
domainsetinitialdéfinissent des faits finis typés ; booléens et entiers ne sont pas confondus.operationsdécrit les effets d’origine. Une traceconfirmedconfirme l’effet,unknownconserve les deux possibilités,not_appliedconfirme l’absence d’effet etnot_startedindique une opération non démarrée. Une erreur réseau doit rester unknown, pas être supposée sans effet.compensationscontient uniquement les opérations déclarées, leurs préconditions et coûts. Aucune inverse n’est inventée.observationsrévèle des faits et crée les branches du plan ; les préconditions des actions doivent tenir dans tous les mondes de leur branche.goalindique l’état recherché. Les faits observés peuvent réduire l’incertitude ; une observation contradictoire est rejetée.
La recherche AND/OR minimise le coût du pire parcours dans la profondeur fournie, sans supposer de probabilités sur les mondes. Le vérificateur parcourt chaque monde initial avec un interprète distinct, contrôle les préconditions et le but, puis recalcule les coûts. La preuve exportée contient le cas source, sa SHA-256, l’arbre et tous les parcours.
minimum_cost_within_depth_proven ne vaut vrai que si l’exploration bornée est terminée. Une limite de profondeur ou de calcul n’est pas une impossibilité générale. Si un but exige de modifier un fait qu’aucune compensation ne touche, un témoin explique cette impossibilité dans le modèle déclaré.
Outil MCP en lecture seule
python3 -m compensation_map mcpConfigurer le client avec le chemin absolu de son Python installé :
{
"mcpServers": {
"compensation-map": {
"command": "/path/to/venv/bin/python",
"args": ["-m", "compensation_map", "mcp"]
}
}
}L’outil compensation_plan accepte { "case": ... } et renvoie une sortie structurée. Il est annoté en lecture seule, sans effet destructeur ni monde externe. L’initialisation, la liste et l’appel ont été testés avec le SDK MCP officiel 1.32.1, au protocole 2025-11-25. Les installations réelles OpenClaw et Hermes restent à vérifier ; aucun adaptateur ne convertit automatiquement leurs erreurs en traces de ce modèle.
Existant et limites
Temporal documente déjà les sagas et compensations. La planification conditionnelle existe également. Ce projet ne revendique aucune invention de ces méthodes : sa démo rend visible résultat ambigu → croyances → observation nécessaire → compensation conditionnelle → rejeu indépendant. Il complète le journal d’Agent Commerce Ledger et la revue avant appel de Jev Proxy.
Au plus douze faits, douze étapes de trace, soixante-quatre mondes et neuf niveaux de recherche. Les effets et lectures futurs sont supposés déterministes et fiables dans le modèle ; concurrence externe, autorisation humaine et échecs de compensation ne sont pas résolus. Les coûts sont déclarés, sans mesure de latence ou d’argent réel. L’exemple est synthétique ; aucun paiement, message ou stock réel n’est modifié. Ni restauration de production ni supériorité SOTA ne sont démontrées.
Vérifier
python3 -m unittest discover -s tests -v
npm ci
npx playwright install chromium
npm run test:browser
npm run test:mcp
npm run format:checkTreize tests couvrent croyances, branches, coût, irréversibilité, profondeur, observations incohérentes et MCP stdio. Tests supplémentaires avec SDK MCP officiel ; navigateur FR/EN/ES et mobile ; CI Python 3.11/3.12 et roue hors sources. Code 1 si une revue est requise, 2 pour une entrée non valide. Licence MIT, alpha de recherche.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Collision-first MCP diagnostics for MCP, API, webhook and agent failures. Returns structured evidence, bounded repair guidance, agent compatibility checks and safe recovery routing.
Runs your code against a contract; HELD or BROKE at the exact input. Deterministic. 0.10 USDC/call.
Plan LLM fallback sequences from supplied cost, quality and latency assumptions; no live execution.
- DatagoatOAuthio.datagoat
Governed decision engine: yes/no, score, choice and rank answers about cases, from past outcomes.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceProvides offline, evidence-based preflight risk assessment for agent actions, returning revision-pinned incident patterns and unresolved verification gates to help prevent past failures from recurring.Creative Commons Zero v1.0 Universal
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables ingesting caller-supplied agent execution traces and comparing them against signed, versioned baselines of normal behaviour to surface silent drift. Reports severity with per-dimension attribution, a replayable exemplar episode, and visible suppression of declared maintenance windows or known change markers.1MIT
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI applications to submit claims, decisions, and evidence so it maintains a typed state model of beliefs, conflicts, changes, and next actions, preserving claim lineage and semantic evidence across versioned persistence.-
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables MCP clients to drive governed software changes, measure trajectory and boundary integrity after each mutation, surface drift and invariants, investigate incidents, and compare counterfactual futures before approving a change.2 npm2MIT