title: InterOrdra MCP emoji: 🔍 colorFrom: purple colorTo: blue sdk: docker pinned: false license: mit short_description: AI 에이전트를 위한 의미적 간극 탐지 도구

InterOrdra MCP

텍스트 간의 의미적 거리를 측정하세요. 문제가 되기 전에 불일치를 감지하세요.

InterOrdra는 두 텍스트 조각이 개념적으로 얼마나 떨어져 있는지 숫자로 알려주는 MCP 서버입니다. 단순한 키워드 중복이 아니라, 임베딩을 사용한 실제 의미적 거리를 측정합니다.

대화, 검색 또는 응답이 조용히 실패하는 시점을 알아야 하는 AI 에이전트, 파이프라인 및 개발자를 위해 구축되었습니다.

Related MCP server: renoun-mpc

해결하는 문제

두 가지 사항이 구문적으로는 연결되어 있어도 의미적으로는 완전히 다를 수 있습니다:

• 사용자가 X에 대해 묻습니다. 에이전트는 Y에 대해 응답합니다. 아무도 눈치채지 못합니다.

• RAG 파이프라인이 문서를 검색합니다. 실제로는 질문에 대한 답이 아닙니다. LLM은 간극을 메우기 위해 환각을 일으킵니다.

• 협상이 몇 시간 동안 계속됩니다. 당사자들은 서로 다른 이야기를 하고 있습니다.

• 사용자가 같은 질문을 5번 다시 표현합니다. 시스템은 계속해서 실제 요구 사항을 놓칩니다.

InterOrdra는 이러한 간극을 표면화합니다. 0(완전 일치)에서 1(완전 단절)까지의 점수, 심각도 수준, 그리고 각 측면의 고유한 어휘를 제공합니다.

Smithery를 통한 연결 (권장)

설정이 필요 없습니다. 모든 MCP 호환 클라이언트와 작동합니다.

자신의 ANTHROPIC_API_KEY가 필요합니다. Smithery가 연결 시 키를 입력하라는 메시지를 표시합니다.

사용 사례

각 도구를 호출해야 할 때

다음의 경우 detectar_gap을 호출하세요:

• 질문과 답변이 주제에서 벗어나거나 연결되지 않은 것처럼 보일 때

• 두 텍스트 간의 의미적 유사성에 대한 수치 점수가 필요할 때

• 검색 증강 생성(RAG)을 위한 관련성 필터를 구축할 때

• 두 개념이 동일한 의미 공간에 속하는지 확인해야 할 때

다음의 경우 reformular_pregunta를 호출하세요:

• 질문이 너무 모호하여 제대로 답변할 수 없을 때

• 사용자가 만족을 얻지 못한 채 같은 질문을 계속할 때

• 응답하기 전에 근본적인 문제를 표면화해야 할 때

다음의 경우 analizar_conversacion을 호출하세요:

• 다중 턴 대화가 표류하고 일관성을 잃어갈 때

• 정렬이 깨진 정확한 턴을 찾아야 할 때

• 에이전트 파이프라인이 턴마다 일관되지 않은 출력을 생성할 때

도구

detectar_gap

임베딩을 사용하여 두 텍스트 간의 의미적 거리를 측정합니다. 간극 점수, 심각도 수준 및 각 텍스트에 고유한 어휘를 반환합니다.

입력:

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

반환값:

{
  "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"
}

간극 점수:

• 0.0 – 0.3 → 낮음. 텍스트가 충분한 의미를 공유함.

• 0.3 – 0.6 → 중간. 부분적 단절. 오해 가능성 있음.

• 0.6 – 1.0 → 높음. 텍스트가 완전히 다른 개념적 세계에서 작동함.

reformular_pregunta

질문을 받아 그 이면의 실제 요구 사항을 표면화하는 세 가지 대안적 프레임을 반환합니다. Claude를 사용합니다.

입력:

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

반환값:

{
  "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

메시지 시퀀스를 분석하여 누적되는 의미적 간극을 감지합니다. 대화가 어디서부터 표류하기 시작하는지 찾습니다.

입력:

{
  "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?"
  ]
}

반환값:

{
  "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"
}

자체 호스팅

요구 사항: Python 3.10+ · 본인의 ANTHROPIC_API_KEY

pip install fastmcp anthropic
python server.py

Claude Desktop — claude_desktop_config.json에 추가:

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

InterOrdra는 사용자의 Anthropic API 키를 사용합니다. 작성자는 사용자의 사용량에 대해 비용을 지불하지 않습니다.

배경

InterOrdra는 두 시스템이 완전히 다른 주파수로 방송하는 패턴, 즉 기술적으로는 통신하지만 실제로는 단절된 상태에서 탄생했습니다.

이 이름은 inter(사이) + ordra(질서/구조)에서 유래했으며, 간극이 존재하는 질서 있는 시스템 사이의 공간을 의미합니다.

전체 프로젝트: github.com/rosibis-piedra/interordra

작성자

Rosibis Piedra AI 소프트웨어 엔지니어 · 코스타리카 github.com/rosibis-piedra

라이선스

MIT