title: InterOrdra MCP emoji: 🔍 colorFrom: purple colorTo: blue sdk: docker pinned: false license: mit short_description: Tool zur Erkennung semantischer Lücken für KI-Agenten

InterOrdra MCP

Messen Sie die semantische Distanz zwischen Texten. Erkennen Sie Diskrepanzen, bevor sie zum Problem werden.

InterOrdra ist ein MCP-Server, der Ihnen – mit einer Zahl – sagt, wie weit zwei Textabschnitte konzeptionell voneinander entfernt sind. Nicht nur durch Schlüsselwort-Überschneidungen: echte semantische Distanz mittels Embeddings.

Entwickelt für KI-Agenten, Pipelines und Entwickler, die wissen müssen, wann ein Gespräch, ein Abruf oder eine Antwort unbemerkt fehlschlägt.

Related MCP server: renoun-mpc

Das Problem, das es löst

Zwei Dinge können syntaktisch verbunden, aber semantisch Welten voneinander entfernt sein:

• Ein Benutzer fragt nach X. Ihr Agent antwortet zu Y. Niemand bemerkt es.

• Ihre RAG-Pipeline ruft Dokumente ab. Diese beantworten die Anfrage jedoch nicht wirklich. Die LLM halluziniert, um die Lücke zu füllen.

• Eine Verhandlung dauert Stunden. Die Parteien sprechen nie über dasselbe Thema.

• Ein Benutzer formuliert dieselbe Frage fünfmal um. Das System übersieht ständig das eigentliche Bedürfnis.

InterOrdra macht diese Lücken sichtbar. Es liefert Ihnen einen Wert von 0 (vollständig abgestimmt) bis 1 (völlig unzusammenhängend), den Schweregrad und das für jede Seite spezifische Vokabular.

Verbindung über Smithery (empfohlen)

Keine Einrichtung erforderlich. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Sie benötigen Ihren eigenen ANTHROPIC_API_KEY. Smithery wird Sie bei der Verbindung dazu auffordern.

Anwendungsfälle

Wann welches Tool aufzurufen ist

Rufen Sie detectar_gap auf, wenn:

• Eine Frage und ihre Antwort themenfremd oder unzusammenhängend erscheinen

• Sie einen numerischen Wert für die semantische Ähnlichkeit zwischen zwei Texten benötigen

• Sie einen Relevanzfilter für Retrieval-Augmented Generation aufbauen

• Überprüft werden muss, ob zwei Konzepte zum selben semantischen Raum gehören

Rufen Sie reformular_pregunta auf, wenn:

• Eine Frage zu vage ist, um sie gut zu beantworten

• Ein Benutzer immer wieder dasselbe fragt, ohne zufrieden gestellt zu werden

• Sie das zugrunde liegende Problem aufdecken müssen, bevor Sie antworten

Rufen Sie analizar_conversacion auf, wenn:

• Ein Gespräch mit mehreren Runden abdriftet und den Zusammenhang verliert

• Sie genau den Punkt finden müssen, an dem die Abstimmung verloren ging

• Eine Agenten-Pipeline über verschiedene Runden hinweg inkonsistente Ausgaben erzeugt

Tools

detectar_gap

Misst die semantische Distanz zwischen zwei Texten mithilfe von Embeddings. Gibt einen Lückenwert, den Schweregrad und das für jeden Text spezifische Vokabular zurück.

Eingabe:

{
  "texto_a": "the server is not responding to network requests",
  "texto_b": "I need the team to understand my product vision"
}

Rückgabe:

{
  "gap_score": 0.94,
  "nivel": "alto",
  "mensaje": "Gap semántico significativo. Los textos hablan de mundos distintos.",
  "similaridad_semantica": 0.06,
  "palabras_solo_en_A": ["servidor", "red", "solicitudes"],
  "palabras_solo_en_B": ["visión", "producto", "equipo"],
  "metodo": "embeddings"
}

Lückenwert:

• 0.0 – 0.3 → Niedrig. Texte teilen genügend Bedeutung.

• 0.3 – 0.6 → Mittel. Teilweise Trennung. Missverständnisse wahrscheinlich.

• 0.6 – 1.0 → Hoch. Texte operieren in völlig unterschiedlichen konzeptionellen Welten.

reformular_pregunta

Nimmt eine Frage entgegen und gibt drei alternative Formulierungen zurück, die das eigentliche Bedürfnis dahinter aufdecken. Nutzt Claude.

Eingabe:

{
  "pregunta": "why doesn't anyone understand me"
}

Rückgabe:

{
  "pregunta_original": "why doesn't anyone understand me",
  "variantes": [
    "What specific communication breakdown is happening in your current context?",
    "What would it look like if someone truly understood you — what would change?",
    "Which part of your message consistently gets lost or misinterpreted?"
  ],
  "instruccion": "Use these variants to explore the gap between what is asked and what is needed."
}

analizar_conversacion

Analysiert eine Abfolge von Nachrichten, um sich ansammelnde semantische Lücken zu erkennen. Findet heraus, wo ein Gespräch beginnt, auseinanderzudriften.

Eingabe:

{
  "mensajes": [
    "We need to improve system performance",
    "I think we should hire more engineers",
    "The budget for Q3 is already allocated",
    "Can we talk about team morale instead?"
  ]
}

Rückgabe:

{
  "gaps_detectados": [
    {"entre_mensajes": "1 y 2", "gap_score": 0.45, "nivel": "medio"},
    {"entre_mensajes": "2 y 3", "gap_score": 0.71, "nivel": "alto"},
    {"entre_mensajes": "3 y 4", "gap_score": 0.83, "nivel": "alto"}
  ],
  "gap_promedio": 0.66,
  "punto_critico": {"entre_mensajes": "3 y 4", "gap_score": 0.83},
  "diagnostico": "Conversación gravemente desacoplada"
}

Selbst-Hosting

Anforderungen: Python 3.10+ · Ihr eigener ANTHROPIC_API_KEY

pip install fastmcp anthropic
python server.py

Claude Desktop — hinzufügen zu claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "interordra": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/server.py"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

InterOrdra verwendet Ihren eigenen Anthropic-API-Schlüssel. Der Autor zahlt nicht für Ihre Nutzung.

Hintergrund

InterOrdra entstand aus einem Muster: zwei Systeme, die auf völlig unterschiedlichen Frequenzen senden – technisch kommunizierend, tatsächlich aber getrennt.

Der Name stammt von inter (zwischen) + ordra (Ordnung/Struktur) – der Raum zwischen geordneten Systemen, in dem Lücken existieren.

Vollständiges Projekt: github.com/rosibis-piedra/interordra

Autor

Rosibis Piedra KI-Softwareingenieurin · Costa Rica github.com/rosibis-piedra

Lizenz

MIT