Guardian Engine — Guía de integración de API y MCP

Infraestructura de verificación determinista para resultados de agentes de IA. Guardian Engine detecta temperaturas alucinadas, técnicas faltantes, ingredientes incorrectos y pasos de cocina imposibles antes de que lleguen a la sartén. Las recetas son la primera vertical; el mismo enfoque determinista se generaliza a cualquier dominio procedimental donde la corrección importa.

Endpoint: https://api.kaimeilabs.dev/mcp
Transporte: Streamable HTTP (MCP)
Autenticación: Ninguna — gratuita durante el acceso anticipado (se aplica uso justo)

Conecta tu agente

Guardian es un servidor MCP alojado. Sin instalación, sin clave API, sin Docker. Elige tu cliente y pega la configuración.

Claude Desktop

Añade a tu claude_desktop_config.json:

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

Reinicia Claude Desktop. Pregunta: "List the available dishes in Guardian Engine" para confirmar.

Cursor

Abre Settings → MCP Servers → Add new MCP server, luego pega:

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

VS Code (GitHub Copilot)

Añade a tu .vscode/mcp.json (o settings.json del usuario bajo "mcp"):

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

Windsurf

Añade a tu configuración de MCP de Windsurf:

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

Smithery (Un clic)

— configura automáticamente Claude Desktop, Cursor y más.

Glama.ai

Guardian Engine también aparece en Glama.ai — descubre y conéctate a servidores MCP desde el directorio de Glama.

Cualquier cliente MCP (SDK de Python)

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

Herramientas

verify_recipe

Verifica una receta candidata frente a una receta maestra de Guardian. Devuelve un informe estructurado con veredicto, puntuación y hallazgos detallados.

Consejo — proporciona el prompt para obtener mejores comentarios: Cuando incluyes original_prompt (ej. "Make a spicy vegan rendang"), Guardian activa el Modo Oráculo Guiado: lee la intención del usuario y devuelve sugerencias de mejora específicas y procesables adaptadas a su solicitud. Sin esto, Guardian solo devuelve un veredicto de Aprobado/Reprobado y una puntuación.

list_dishes

Enumera todas las recetas maestras contra las que Guardian puede verificar.

Recetas disponibles (51 platos, 4 continentes)

Todas las recetas aceptan múltiples alias (ej. "gong-bao", "tikka-masala", "risotto", "bourguignon"). Usa list_dishes para el catálogo completo en vivo.

¿Falta un plato?

El catálogo se expande regularmente. Si tu agente requiere verificación para un plato que no está soportado actualmente, por favor abre un issue en GitHub para solicitarlo. Priorizamos las adiciones según la demanda de los desarrolladores.

Ejemplo de resultado de verificación

¿Cómo es realmente un informe de verificación de Guardian? Aquí está la estructura de respuesta cuando un agente de IA envía una receta con problemas de autenticidad:

{
  "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}
}

Cada hallazgo incluye una severity y una justification fundamentada en la ciencia culinaria, permitiendo que el agente corrija solo lo que está mal en lugar de adivinar.

Archivos en este repositorio

Datos y privacidad

• No se recopila PII — no almacenamos nombres de usuario, correos electrónicos ni claves API. La infraestructura en la nube subyacente puede procesar temporalmente direcciones IP para el enrutamiento.

• Datos para intercambio de cómputo — el servicio gratuito se proporciona a cambio de datos de uso. Las recetas enviadas se utilizan para mejorar la precisión de la verificación y crear conjuntos de datos derivados anonimizados. Consulta nuestros Términos de servicio.

• No incluyas PII en las cargas útiles de las recetas.

• Cuotas de uso justo aplicadas mediante límites de cómputo.

Soporte y contacto

¿Estás creando un asistente de cocina con IA, una plataforma de cocina inteligente o un producto de tecnología alimentaria basado en agentes? Nos encantaría saber de ti.

• Correo electrónico: partners@kaimeilabs.dev

• Sitio web: kaimeilabs.dev

• GitHub: github.com/kaimeilabs

Licencia

El código del cliente en este repositorio (client.py, test_integration.py) se publica bajo la Licencia MIT. La lógica de verificación de Guardian Engine y los conjuntos de datos de recetas maestras son propietarios.