Guardian Engine — API- & MCP-Integrationsleitfaden

Deterministische Verifizierungsinfrastruktur für Ausgaben von KI-Agenten. Guardian Engine erkennt halluzinierte Temperaturen, fehlende Techniken, falsche Zutaten und unmögliche Kochschritte, bevor sie in der Pfanne landen. Rezepte sind die erste vertikale Anwendung — derselbe deterministische Ansatz lässt sich auf jeden prozeduralen Bereich übertragen, in dem Korrektheit wichtig ist.

Endpunkt: https://api.kaimeilabs.dev/mcp
Transport: Streamable HTTP (MCP) Authentifizierung: Keine — kostenlos während des Early Access (Fair-Use-Richtlinien gelten)

Verbinden Sie Ihren Agenten

Guardian ist ein gehosteter MCP-Server. Keine Installation, kein API-Schlüssel, kein Docker. Wählen Sie Ihren Client und fügen Sie die Konfiguration ein.

Claude Desktop

Fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "guardian": {
      "url": "https://api.kaimeilabs.dev/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

Starten Sie Claude Desktop neu. Fragen Sie: "List the available dishes in Guardian Engine", um dies zu bestätigen.

Cursor

Öffnen Sie Settings → MCP Servers → Add new MCP server und fügen Sie dann Folgendes ein:

{
  "guardian": {
    "url": "https://api.kaimeilabs.dev/mcp",
    "transport": "streamable-http"
  }
}

VS Code (GitHub Copilot)

Fügen Sie dies zu Ihrer .vscode/mcp.json (oder in der Benutzer-settings.json unter "mcp") hinzu:

{
  "servers": {
    "guardian": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.kaimeilabs.dev/mcp"
    }
  }
}

Windsurf

Fügen Sie dies zu Ihrer Windsurf-MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "guardian": {
      "serverUrl": "https://api.kaimeilabs.dev/mcp"
    }
  }
}

Smithery (One-Click)

— konfiguriert Claude Desktop, Cursor und mehr automatisch.

Glama.ai

Guardian Engine ist auch auf Glama.ai gelistet — entdecken und verbinden Sie sich mit MCP-Servern aus dem Glama-Verzeichnis.

Jeder MCP-Client (Python SDK)

import asyncio
from mcp.client.session import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamable_http_client
from httpx import AsyncClient

async def main():
    async with AsyncClient(timeout=30.0) as http:
        async with streamable_http_client("https://api.kaimeilabs.dev/mcp", http_client=http) as streams:
            read_stream, write_stream, _ = streams
            async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
                await session.initialize()
                result = await session.call_tool("list_dishes", arguments={"cuisine_filter": "french"})
                print(result)

asyncio.run(main())

pip install mcp>=1.2.1 httpx>=0.27.0

Tools

verify_recipe

Überprüft ein Rezeptkandidaten anhand eines Guardian-Meisterrezepts. Gibt einen strukturierten Bericht mit Urteil, Bewertung und detaillierten Ergebnissen zurück.

Tipp — geben Sie den Prompt für besseres Feedback an: Wenn Sie original_prompt einfügen (z. B. "Make a spicy vegan rendang"), aktiviert Guardian den Guided Oracle Mode: Er liest die Absicht des Benutzers und gibt spezifische, umsetzbare Verbesserungshinweise zurück, die auf die Anfrage zugeschnitten sind. Ohne diesen gibt Guardian nur ein Bestehen/Nicht-Bestehen-Urteil und eine Bewertung zurück.

list_dishes

Listet alle Meisterrezepte auf, gegen die Guardian prüfen kann.

Verfügbare Rezepte (51 Gerichte, 4 Kontinente)

Alle Rezepte akzeptieren mehrere Aliase (z. B. "gong-bao", "tikka-masala", "risotto", "bourguignon"). Verwenden Sie list_dishes für den vollständigen Live-Katalog.

Ein Gericht fehlt?

Der Katalog wird regelmäßig erweitert. Wenn Ihr Agent eine Überprüfung für ein derzeit nicht unterstütztes Gericht benötigt, eröffnen Sie bitte ein Issue auf GitHub, um es anzufordern. Wir priorisieren Ergänzungen basierend auf der Nachfrage der Entwickler.

Beispiel für ein Verifizierungsergebnis

Wie sieht ein Guardian-Verifizierungsbericht tatsächlich aus? Hier ist die Antwortstruktur, wenn ein KI-Agent ein Rezept mit Authentizitätsproblemen einreicht:

{
  "verdict": "FAILED",
  "authenticity_score": 72.4,
  "findings": [
    {
      "issue": "MISSING_REQUIRED_INGREDIENT",
      "severity": "CRITICAL",
      "justification": "This ingredient provides a signature flavour component essential to the dish's identity."
    },
    {
      "issue": "WRONG_COOKING_MEDIUM",
      "severity": "WARNING",
      "justification": "Cooking medium fundamentally affects texture and flavour."
    }
  ],
  "allergen_warnings": ["milk", "eggs"],
  "summary": {"INFO": 1, "WARNING": 1, "CRITICAL": 2}
}

Jeder Befund enthält einen severity-Grad und eine justification, die auf kulinarischer Wissenschaft basiert — so kann der Agent nur das korrigieren, was falsch ist, anstatt zu raten.

Dateien in diesem Repository

Daten & Datenschutz

• Keine PII gesammelt — wir speichern keine Benutzernamen, E-Mails oder API-Schlüssel. Die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur kann IP-Adressen vorübergehend für das Routing verarbeiten.

• Daten gegen Rechenleistung — der kostenlose Dienst wird im Austausch für Nutzungsdaten bereitgestellt. Eingereichte Rezepte werden verwendet, um die Verifizierungsgenauigkeit zu verbessern und anonymisierte abgeleitete Datensätze zu erstellen. Siehe unsere Nutzungsbedingungen.

• Fügen Sie keine PII in Rezept-Payloads ein.

• Fair-Use-Kontingente werden durch Rechenlimits durchgesetzt.

Support & Kontakt

Bauen Sie einen KI-Kochassistenten, eine Smart-Kitchen-Plattform oder ein agentenbasiertes Food-Tech-Produkt? Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.

• E-Mail: partners@kaimeilabs.dev

• Website: kaimeilabs.dev

• GitHub: github.com/kaimeilabs

Lizenz

Der Client-Code in diesem Repository (client.py, test_integration.py) wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Die Verifizierungslogik von Guardian Engine und die Meisterrezept-Datensätze sind proprietär.