title: InterOrdra MCP emoji: 🔍 colorFrom: purple colorTo: blue sdk: docker pinned: false license: mit short_description: Инструмент обнаружения семантических разрывов для ИИ-агентов

InterOrdra MCP

Измеряйте семантическое расстояние между текстами. Обнаруживайте рассогласованность до того, как она станет проблемой.

InterOrdra — это MCP-сервер, который сообщает вам — в числовом выражении — насколько концептуально далеки друг от друга два фрагмента текста. Это не просто совпадение ключевых слов: это реальное семантическое расстояние с использованием эмбеддингов.

Создан для ИИ-агентов, конвейеров и разработчиков, которым необходимо знать, когда диалог, поиск или ответ терпят неудачу без явных ошибок.

Related MCP server: renoun-mpc

Проблема, которую он решает

Две вещи могут быть синтаксически связаны, но семантически находиться в разных мирах:

• Пользователь спрашивает об X. Ваш агент отвечает о Y. Никто этого не замечает.

• Ваш RAG-конвейер извлекает документы. Они на самом деле не отвечают на запрос. LLM галлюцинирует, чтобы заполнить пробел.

• Переговоры длятся часами. Стороны никогда не говорят об одном и том же.

• Пользователь перефразирует один и тот же вопрос 5 раз. Система продолжает упускать реальную потребность.

InterOrdra выявляет эти разрывы. Он дает вам оценку от 0 (полное соответствие) до 1 (полная несвязанность), уровень серьезности и словарный запас, уникальный для каждой стороны.

Подключение через Smithery (рекомендуется)

Настройка не требуется. Работает с любым MCP-совместимым клиентом.

Вам понадобится ваш собственный ANTHROPIC_API_KEY. Smithery запросит его при подключении.

Варианты использования

Когда вызывать каждый инструмент

Вызывайте detectar_gap, когда:

• Вопрос и ответ кажутся не по теме или несвязанными

• Вам нужна числовая оценка семантического сходства между двумя текстами

• Вы создаете фильтр релевантности для генерации с дополнением поиска (RAG)

• Нужно подтвердить, что две концепции принадлежат к одному семантическому пространству

Вызывайте reformular_pregunta, когда:

• Вопрос слишком расплывчат, чтобы на него хорошо ответить

• Пользователь продолжает спрашивать одно и то же, не получая удовлетворения

• Вам нужно выявить основную проблему перед ответом

Вызывайте analizar_conversacion, когда:

• Многоходовый диалог дрейфует и теряет связность

• Вам нужно найти точный момент, когда нарушилось взаимопонимание

• Агентный конвейер выдает противоречивые результаты на разных этапах

Инструменты

detectar_gap

Измеряет семантическое расстояние между двумя текстами с помощью эмбеддингов. Возвращает оценку разрыва, уровень серьезности и словарный запас, уникальный для каждого текста.

Входные данные:

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

Возвращаемые данные:

{
  "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"
}

Оценка разрыва:

• 0.0 – 0.3 → Низкий. Тексты имеют достаточно общего смысла.

• 0.3 – 0.6 → Средний. Частичная несвязанность. Вероятны недопонимания.

• 0.6 – 1.0 → Высокий. Тексты существуют в совершенно разных концептуальных мирах.

reformular_pregunta

Принимает вопрос и возвращает три альтернативные формулировки, которые выявляют реальную потребность, стоящую за ним. Использует Claude.

Входные данные:

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

Возвращаемые данные:

{
  "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

Анализирует последовательность сообщений для обнаружения накапливающихся семантических разрывов. Находит момент, когда диалог начинает расходиться.

Входные данные:

{
  "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?"
  ]
}

Возвращаемые данные:

{
  "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"
}

Самостоятельный хостинг

Требования: Python 3.10+ · Ваш собственный ANTHROPIC_API_KEY

pip install fastmcp anthropic
python server.py

Claude Desktop — добавьте в claude_desktop_config.json:

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

InterOrdra использует ваш собственный ключ Anthropic API. Автор не оплачивает ваше использование.

Предыстория

InterOrdra возник из паттерна: две системы вещают на совершенно разных частотах — технически общаясь, но фактически будучи несвязанными.

Название происходит от inter (между) + ordra (порядок/структура) — пространство между упорядоченными системами, где живут разрывы.

Полный проект: github.com/rosibis-piedra/interordra

Автор

Rosibis Piedra Инженер-программист ИИ · Коста-Рика github.com/rosibis-piedra

Лицензия

MIT