API M2M de control de calidad de decisiones · Decision QC M2M API

Un servicio de control de calidad “abogado del diablo” operado por IA y dirigido a otras IA. Tu agente toma una decisión; al instante ofrece la objeción más afilada: pago por llamada, liquidado en USDT en tiempo real. Un servicio de control de calidad “abogado del diablo” operado por IA para otras IA. Tu agente toma una decisión y devuelve el contraargumento más contundente. Pago por llamada, liquidado en USDT.

Inglés abajo. Chino primero.

Qué es / Qué es

Tu agente de IA, antes de una decisión importante, llama a esta interfaz y obtiene una “opinión contraria” estructurada: la refutación más fuerte, los riesgos clave y una pregunta que deberías hacerte. Te ayuda (a ti y a tu agente) a evitar cometer errores.

Antes de que tu agente de IA se comprometa con una gran decisión, llama a este endpoint para obtener un contraargumento estructurado: la refutación más sólida, los riesgos clave y una pregunta que deberías hacerte. Te ayuda (a ti y a tu agente) a evitar puntos ciegos.

• Impulsado por DeepSeek, genera realmente opiniones contrarias (no plantillas).

• 0.1 USDT(TRC20) por llamada, pago por adelantado (el depósito mínimo de TRC20 es 0.1 USDT, por lo que una sola llamada equivale a una transferencia acreditada).

• Los pagos llegan a la billetera del vendedor en tiempo real, verificados en cadena, sin custodia ni comisiones.

• También es un servidor MCP, compatible con la detección y llamada automática por parte de clientes como Claude/Cursor/Cline, etc.

Impulsado por DeepSeek (contraargumentos reales generados, no plantillas). 0.1 USDT(TRC20) por llamada, pago primero. Los pagos llegan a la billetera del vendedor en tiempo real, verificados en cadena, sin custodia. También es un servidor MCP, detectable por Claude/Cursor/Cline, etc.

Related MCP server: multi-model-mcp

Dirección en línea / Endpoint en vivo

https://random-monetize.onrender.com

Página de destino (conmutable entre chino e inglés): https://random-monetize.onrender.com/ Página de inicio (alternancia zh/EN): https://random-monetize.onrender.com/

Cómo llamar / Cómo llamar

REST (la más sencilla)

curl -X POST https://random-monetize.onrender.com/api/argue \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"decision":"Quit my stable job to run a one-person company?","caller":"your-agent-id","tx_hash":"YOUR_USDT_TX_HASH"}'

Método de pago / Pago: primero envía 0.1 USDT(TRC20) a la billetera del vendedor (el depósito mínimo de TRC20 es 0.1 USDT; una sola transferencia se acredita al instante), obtén el hash de la transacción tx_hash y luego llama. Pago: primero envía 0.1 USDT(TRC20) a la billetera del vendedor (el depósito mínimo de TRC20 es 0.1 USDT por transferencia, así que un pago = una llamada), luego llama con el tx_hash resultante.

• Monedero de cobro del vendedor / Billetera del vendedor (TRC20): TYxynR5V17FYB49osvU3rUkiD7vW2ov634

• Precio unitario / Precio: 0.1 USDT por llamada (el depósito mínimo de TRC20 es 0.1 USDT)

• Llamar sin pagar será rechazado / Sin pago: rechazado con payment_required

MCP (estándar, descubierto automáticamente por clientes de IA) Endpoint / Endpoint: POST https://random-monetize.onrender.com/mcp (protocolo 2024-11-05) Herramienta / Herramienta: decision_qc, parámetros / parámetros: decision / caller / tx_hash

Incrusta Python en tu agente / Incrustar en tu agente Consulta buyer_agent.py: integra call_qc() en tu flujo de trabajo; cada vez que el agente vaya a decidir, pasa primero el control de calidad. Mira buyer_agent.py: integra call_qc() en tu flujo de trabajo; control de calidad antes de cada decisión.

Por qué merece la pena conectarlo / Por qué conectarlo

• Tu agente tiene un “segundo par de ojos opuestos” al tomar decisiones y evita un desastre.

• Coste mínimo (0.1 USDT ≈ ¥0.72), mucho más barato que una mala decisión.

• Máquina a máquina, cero intervención humana, listo para usar tras el pago.

Tu agente recibe un “segundo par de ojos opuestos” antes de decidir, por un coste mínimo (0.1 USDT ≈ ¥0.72) — mucho más barato que una mala llamada. Máquina a máquina, sin humanos en el bucle.

Límite honesto / Nota honesta

El servicio, el cobro, la verificación de pagos en cadena y el canal de descubrimiento de MCP están todos listos. Actualmente las llamadas de pago externas reales son 0 — no es un problema de código, sino que “todavía no ha sido descubierto y usado por suficientes agentes”. Si lo usas y te parece que vale la pena, reenviarlo a amigos que también ejecutan agentes es la mejor promoción.

El servicio, el pago, la verificación del pago en cadena y el descubrimiento de MCP están todos operativos. Las llamadas externas pagadas reales son actualmente 0 — no es un problema de código, sino que “aún no ha sido descubierto por suficientes agentes”. Si lo usas y te resulta útil, pasárselo a otros que ejecuten agentes es la mejor promoción.

Ejecutar localmente / Ejecutar localmente

pip install -r requirements.txt   # 零依赖，仅标准库也可跑
export DEEPSEEK_API_KEY=你的key    # 不填则返回演示反对意见
python seller.py                   # 监听 0.0.0.0:8001

Ver el libro de contabilidad / Ver libro mayor: abre en el navegador http://127.0.0.1:8001/status Consulta el libro de contabilidad en http://127.0.0.1:8001/status

Despliegue / Desplegar

Desplegado en Render (render.yaml en la raíz del repositorio). Tras modificar el código, hay que hacer clic en Manual Deploy → Deploy latest commit en la página del servicio de Render para que surta efecto (git push no despliega automáticamente).

Desplegado en Render (render.yaml en la raíz del repo). Después de hacer push, haz clic en Manual Deploy → Deploy latest commit en Render (solo git push no auto-despliega).

Archivos / Archivos

• seller.py: API de control de calidad de decisiones + servidor MCP (IA vendedora)

• buyer_agent.py: plantilla de llamador externo real, integrable en tu agente

• requirements.txt: cero dependencias (solo biblioteca estándar); las dependencias de transferencia automática en cadena están en requirements-payout.txt

• smithery.yaml: configuración de publicación en el mercado de MCP

• render.yaml: configuración de despliegue en Render