InterOrdra MCP
title: InterOrdra MCP emoji: 🔍 colorFrom: purple colorTo: blue sdk: docker pinned: false license: mit short_description: 用于 AI 代理的语义鸿沟检测工具
InterOrdra MCP
测量文本之间的语义距离。在问题恶化前检测偏差。
InterOrdra 是一个 MCP 服务器,它能用数字告诉你两段文本在概念上的距离有多远。不仅仅是关键词重叠:而是使用嵌入(embeddings)的真实语义距离。
专为 AI 代理、流水线和开发者打造,用于在对话、检索或响应出现静默失败时及时发现问题。
Related MCP server: renoun-mpc
它解决的问题
两件事在句法上可能相关,但在语义上却天差地别:
用户询问 X。你的代理回答了 Y。没人注意到。
你的 RAG 流水线检索了文档。它们实际上并没有回答查询。LLM 为了填补空白而产生幻觉。
谈判进行了数小时。双方从未在谈论同一件事。
用户将同一个问题重述了 5 次。系统始终未能捕捉到真正的需求。
InterOrdra 会显现这些鸿沟。它会为你提供一个从 0(完全对齐)到 1(完全脱节)的分数、严重程度级别,以及每一方特有的词汇。
通过 Smithery 连接(推荐)
无需设置。适用于任何兼容 MCP 的客户端。
你需要自己的 ANTHROPIC_API_KEY。Smithery 会在连接时提示你输入。
使用场景
场景 | 要调用的工具 |
检查 LLM 的回答是否与问题相关 |
|
验证 RAG 检索 — 文档是否真的回答了查询? |
|
流水线中的两个代理产生了脱节的输出 |
|
用户不断重述同一个问题且不满意 |
|
找出模糊请求背后的真实需求 |
|
多轮对话出现漂移并失去连贯性 |
|
诊断谈判或讨论失败的原因 |
|
检测两个团队成员消息之间的偏差 |
|
何时调用每个工具
在以下情况调用 detectar_gap:
问题及其回答看起来跑题或脱节
你需要两个文本之间语义相似度的数值分数
你正在为检索增强生成(RAG)构建相关性过滤器
需要验证两个概念是否属于同一个语义空间
在以下情况调用 reformular_pregunta:
问题太模糊,无法很好地回答
用户不断询问同一件事却得不到满足
你需要在回答之前显现潜在的问题
在以下情况调用 analizar_conversacion:
多轮对话正在漂移并失去连贯性
你需要找到对齐中断的确切轮次
代理流水线在不同轮次中产生不一致的输出
工具
detectar_gap
使用嵌入测量两个文本之间的语义距离。返回鸿沟分数、严重程度级别以及每个文本特有的词汇。
输入:
{
"texto_a": "the server is not responding to network requests",
"texto_b": "I need the team to understand my product vision"
}返回:
{
"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"
}鸿沟分数:
0.0 – 0.3→ 低。文本共享足够的含义。0.3 – 0.6→ 中。部分脱节。可能存在误解。0.6 – 1.0→ 高。文本在完全不同的概念世界中运行。
reformular_pregunta
接收一个问题并返回三种替代框架,以显现其背后的真实需求。使用 Claude。
输入:
{
"pregunta": "why doesn't anyone understand me"
}返回:
{
"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
分析一系列消息以检测累积的语义鸿沟。找出对话开始出现偏差的地方。
输入:
{
"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?"
]
}返回:
{
"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"
}自托管
要求: Python 3.10+ · 你自己的 ANTHROPIC_API_KEY
pip install fastmcp anthropic
python server.pyClaude Desktop — 添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"interordra": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/server.py"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}InterOrdra 使用你自己的 Anthropic API 密钥。作者不为你支付使用费用。
背景
InterOrdra 源于一种模式:两个系统在完全不同的频率上广播——技术上在通信,实际上却已脱节。
名称来源于 inter(之间)+ ordra(秩序/结构)——即有序系统之间鸿沟存在的空间。
完整项目: github.com/rosibis-piedra/interordra
作者
Rosibis Piedra AI 软件工程师 · 哥斯达黎加 github.com/rosibis-piedra
许可证
MIT
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