Guardian Engine — API 및 MCP 통합 가이드

AI 에이전트 출력을 위한 결정론적 검증 인프라. Guardian Engine은 환각된 온도, 누락된 기술, 잘못된 재료, 불가능한 조리 단계를 팬에 닿기 전에 잡아냅니다. 레시피는 첫 번째 수직 분야이며, 동일한 결정론적 접근 방식은 정확성이 중요한 모든 절차적 도메인에 일반화될 수 있습니다.

엔드포인트: https://api.kaimeilabs.dev/mcp
전송: Streamable HTTP (MCP) 인증: 없음 — 초기 액세스 기간 동안 무료 (공정 사용 정책 적용)

에이전트 연결하기

Guardian은 호스팅된 MCP 서버입니다. 설치, API 키, Docker가 필요 없습니다. 클라이언트를 선택하고 설정을 붙여넣으세요.

Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

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

Claude Desktop을 재시작하세요. 확인을 위해 *"List the available dishes in Guardian Engine"*이라고 질문하세요.

Cursor

Settings → MCP Servers → Add new MCP server를 열고 다음을 붙여넣으세요:

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

VS Code (GitHub Copilot)

.vscode/mcp.json (또는 사용자 settings.json의 "mcp" 항목)에 추가하세요:

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

Windsurf

Windsurf MCP 설정에 추가하세요:

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

Smithery (원클릭)

— Claude Desktop, Cursor 등을 자동으로 설정합니다.

Glama.ai

Guardian Engine은 **Glama.ai**에도 등록되어 있습니다. Glama 디렉토리에서 MCP 서버를 찾아 연결하세요.

모든 MCP 클라이언트 (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

도구

verify_recipe

후보 레시피를 Guardian 마스터 레시피와 대조하여 검증합니다. 판정, 점수, 상세 결과가 포함된 구조화된 보고서를 반환합니다.

팁 — 더 나은 피드백을 위해 프롬프트를 전달하세요: original_prompt(예: "매운 비건 렌당을 만들어줘")를 포함하면 Guardian은 Guided Oracle Mode를 활성화합니다. 사용자의 의도를 읽고 요청에 맞춘 구체적이고 실행 가능한 개선 힌트를 반환합니다. 그렇지 않으면 Guardian은 통과/실패 판정과 점수만 반환합니다.

list_dishes

Guardian이 검증할 수 있는 모든 마스터 레시피를 나열합니다.

사용 가능한 레시피 (51개 요리, 4개 대륙)

모든 레시피는 여러 별칭을 허용합니다(예: "gong-bao", "tikka-masala", "risotto", "bourguignon"). 전체 라이브 카탈로그는 list_dishes를 사용하세요.

찾는 요리가 없나요?

카탈로그는 정기적으로 확장됩니다. 에이전트가 현재 지원되지 않는 요리에 대한 검증이 필요한 경우, GitHub에 이슈를 열어 요청해 주세요. 개발자 수요에 따라 추가 우선순위를 정합니다.

검증 결과 예시

Guardian 검증 보고서는 실제로 어떤 모습일까요? AI 에이전트가 정통성 문제가 있는 레시피를 제출했을 때의 응답 구조입니다:

{
  "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}
}

각 결과에는 요리 과학에 근거한 severity(심각도)와 justification(정당성)이 포함되어 있어, 에이전트가 추측하는 대신 잘못된 부분만 수정할 수 있게 합니다.

이 저장소의 파일

데이터 및 개인정보 보호

• PII(개인식별정보) 수집 안 함 — 사용자 이름, 이메일, API 키를 저장하지 않습니다. 기본 클라우드 인프라가 라우팅을 위해 IP 주소를 일시적으로 처리할 수 있습니다.

• 컴퓨팅 교환을 위한 데이터 — 무료 서비스는 사용 데이터와 교환하여 제공됩니다. 제출된 레시피는 검증 정확도를 개선하고 익명화된 파생 데이터셋을 만드는 데 사용됩니다. 서비스 약관을 참조하세요.

• 레시피 페이로드에 PII를 포함하지 마세요.

• 공정 사용 할당량은 컴퓨팅 제한을 통해 강제됩니다.

지원 및 연락처

AI 요리 보조 도구, 스마트 주방 플랫폼 또는 에이전트 기반 푸드테크 제품을 만들고 계신가요? 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

• 이메일: partners@kaimeilabs.dev

• 웹사이트: kaimeilabs.dev

• GitHub: github.com/kaimeilabs

라이선스

이 저장소의 클라이언트 코드(client.py, test_integration.py)는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. Guardian Engine 검증 로직과 마스터 레시피 데이터셋은 독점적입니다.