Guardian Engine — Руководство по интеграции API и MCP

Инфраструктура детерминированной проверки результатов работы ИИ-агентов. Guardian Engine выявляет галлюцинации с температурой, пропущенные техники, неправильные ингредиенты и невыполнимые шаги приготовления до того, как они попадут на сковороду. Рецепты — это первая вертикаль; такой же детерминированный подход применим к любой процедурной области, где важна корректность.

Эндпоинт: https://api.kaimeilabs.dev/mcp
Транспорт: Streamable HTTP (MCP) Авторизация: Нет — бесплатно во время раннего доступа (действует политика добросовестного использования)

Подключите своего агента

Guardian — это хостинговый MCP-сервер. Никакой установки, никаких API-ключей, никакого Docker. Выберите своего клиента и вставьте конфигурацию.

Claude Desktop

Добавьте в ваш claude_desktop_config.json:

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

Перезапустите Claude Desktop. Спросите: "List the available dishes in Guardian Engine" для подтверждения.

Cursor

Откройте Settings → MCP Servers → Add new MCP server, затем вставьте:

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

VS Code (GitHub Copilot)

Добавьте в ваш .vscode/mcp.json (или в пользовательский settings.json в раздел "mcp"):

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

Windsurf

Добавьте в вашу конфигурацию Windsurf MCP:

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

Smithery (в один клик)

— автоматически настраивает Claude Desktop, Cursor и другие.

Glama.ai

Guardian Engine также представлен на Glama.ai — находите и подключайтесь к MCP-серверам из каталога Glama.

Любой MCP-клиент (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

Инструменты

verify_recipe

Проверяет рецепт-кандидат на соответствие мастер-рецепту Guardian. Возвращает структурированный отчет с вердиктом, оценкой и подробными выводами.

Совет — передавайте промпт для лучшей обратной связи: Когда вы включаете original_prompt (например, "Make a spicy vegan rendang"), Guardian активирует Режим направляющего оракула (Guided Oracle Mode): он считывает намерение пользователя и возвращает конкретные, применимые советы по улучшению, адаптированные под их запрос. Без этого Guardian возвращает только вердикт Прошел/Не прошел и оценку.

list_dishes

Список всех мастер-рецептов, которые Guardian может проверить.

Доступные рецепты (51 блюдо, 4 континента)

Все рецепты принимают несколько псевдонимов (например, "gong-bao", "tikka-masala", "risotto", "bourguignon"). Используйте list_dishes для получения полного актуального каталога.

Не нашли блюдо?

Каталог регулярно расширяется. Если вашему агенту требуется проверка блюда, которое в данный момент не поддерживается, пожалуйста, откройте issue на GitHub, чтобы запросить его. Мы отдаем приоритет дополнениям, основанным на спросе разработчиков.

Пример результата проверки

Как на самом деле выглядит отчет о проверке Guardian? Вот структура ответа, когда ИИ-агент отправляет рецепт с проблемами аутентичности:

{
  "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}
}

Каждое замечание включает severity (серьезность) и justification (обоснование), основанное на кулинарной науке — позволяя агенту исправлять только то, что неправильно, вместо того чтобы гадать.

Файлы в этом репозитории

Данные и конфиденциальность

• PII не собираются — мы не храним имена пользователей, адреса электронной почты или API-ключи. Базовая облачная инфраструктура может временно обрабатывать IP-адреса для маршрутизации.

• Данные в обмен на вычисления — бесплатный сервис предоставляется в обмен на данные об использовании. Отправленные рецепты используются для улучшения точности проверки и создания анонимизированных производных наборов данных. См. наши Условия обслуживания.

• Не включайте PII в полезную нагрузку рецептов.

• Квоты добросовестного использования обеспечиваются через лимиты вычислений.

Поддержка и контакты

Создаете ИИ-помощника по кулинарии, платформу для «умной» кухни или агентский продукт в сфере food-tech? Мы будем рады услышать вас.

• Email: partners@kaimeilabs.dev

• Веб-сайт: kaimeilabs.dev

• GitHub: github.com/kaimeilabs

Лицензия

Клиентский код в этом репозитории (client.py, test_integration.py) выпущен под лицензией MIT. Логика проверки Guardian Engine и наборы данных мастер-рецептов являются проприетарными.