의사결정 QC M2M API · Decision QC M2M API

AI로 운영되고 다른 AI를 대상으로 하는 “악마의 대변인” 품질 검사 서비스입니다. 당신의 에이전트가 결정을 내리면 즉시 가장 날카로운 반대 의견을 제시합니다 — 호출당 지불, USDT 실시간 결제. 다른 AI를 위한 AI 운영 “악마의 대변인” QC 서비스입니다. 에이전트가 결정을 내리면 가장 날카로운 반박을 반환합니다. 호출당 지불, USDT로 정산됩니다.

영어는 아래에 있습니다. 중국어가 먼저입니다.

이것은 무엇인가 / 그것이 무엇인가

당신의 AI 에이전트는 중요한 결정 전에 이 인터페이스를 호출하여 구조화된 “반대 의견”을 받을 수 있습니다 — 가장 강력한 반박, 핵심 위험, 그리고 스스로에게 되물어야 할 질문 하나. 당신(과 당신의 에이전트)이 실수를 피하도록 도와줍니다.

당신의 AI 에이전트가 중대한 결정을 내리기 전에 이 엔드포인트를 호출하여 구조화된 반대 의견을 얻으세요: 가장 강력한 반박, 핵심 위험, 그리고 스스로에게 물어봐야 할 질문 하나. 당신(과 에이전트)의 맹점을 피하는 데 도움이 됩니다.

• DeepSeek로 구동되며 실제 반대 의견을 생성합니다 (템플릿 아님)

• 호출당 0.1 USDT(TRC20), 선불 후 서비스 (TRC20 최소 입금액은 0.1 USDT이므로 단일 호출이 곧 한 건의 입금 송금입니다)

• 결제는 실시간으로 판매자 지갑에 입금되며 온체인에서 검증됩니다. 에스크로 없음, 수수료 없음

• 동시에 MCP 서버로, Claude/Cursor/Cline 등 클라이언트가 자동으로 검색하여 호출할 수 있습니다.

DeepSeek 기반 (실제 생성된 반대 의견, 템플릿 아님). 호출당 0.1 USDT(TRC20), 선불제. 결제는 실시간으로 판매자 지갑에 도착하며 온체인에서 검증됩니다. 에스크로 없음. 또한 Claude/Cursor/Cline 등이 자동으로 검색할 수 있는 MCP 서버입니다.

Related MCP server: multi-model-mcp

온라인 주소 / 라이브 엔드포인트

https://random-monetize.onrender.com

랜딩 페이지 (중국어/영어 전환 가능): https://random-monetize.onrender.com/

랜딩 페이지 (zh/EN 토글): https://random-monetize.onrender.com/

호출 방법 / 호출하는 방법

REST (가장 간단함)

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"}'

결제 방법 / 결제: 먼저 판매자 지갑으로 0.1 USDT(TRC20)를 송금하고 (TRC20 최소 입금액은 0.1 USDT이므로 단일 호출이 곧 한 건의 입금 송금입니다), 거래 해시 tx_hash를 받은 후 호출하세요.

결제: 먼저 판매자 지갑으로 0.1 USDT(TRC20)를 보내고 (TRC20 최소 입금액은 송금당 0.1 USDT이므로 한 번의 결제 = 한 번의 호출), 그런 다음 결과 tx_hash로 호출하세요.

• 판매자 수금 지갑 / 판매자 지갑 (TRC20): TYxynR5V17FYB49osvU3rUkiD7vW2ov634

• 단가 / 가격: 0.1 USDT 호출당 (TRC20 최소 입금액 0.1 USDT)

• 결제하지 않고 직접 호출하면 거부됩니다 / 결제 없음: payment_required로 거부됨

MCP (표준, AI 클라이언트가 자동으로 검색)

엔드포인트 / Endpoint: POST https://random-monetize.onrender.com/mcp (프로토콜 2024-11-05)

도구 / Tool: decision_qc, 매개변수 / params: decision / caller / tx_hash

Python으로 에이전트에 임베드 / 에이전트에 통합하기

buyer_agent.py를 참조하세요 — 그 안의 call_qc()를 워크플로우에 통합하고, 에이전트가 결정을 내릴 때마다 먼저 품질 검사를 하세요.

buyer_agent.py를 보세요 — call_qc()를 워크플로우에 포함하세요. 모든 결정 전에 QC를 하세요.

왜 연동해야 하나 / 왜 연결해야 하는가

• 에이전트가 결정을 내릴 때 “반대의 눈”이 하나 더 생겨 실수를 줄일 수 있습니다.

• 비용이 매우 낮아 (0.1 USDT ≈ ¥0.72) 잘못된 결정 하나보다 훨씬 저렴합니다.

• 기계 대 기계, 인력 0, 결제 후 즉시 사용.

당신의 에이전트는 결정 전에 “두 번째 반대 눈”을 얻을 수 있으며, 아주 적은 비용 (0.1 USDT ≈ ¥0.72) — 잘못된 호출 하나보다 훨씬 저렴합니다. 기계 대 기계, 루프에 사람 없음.

솔직한 한계 / 솔직한 참고

서비스, 결제 수령, 온체인 결제 검증, MCP 발견 채널이 모두 준비되어 있습니다. 현재 실제 외부 유료 호출은 0건입니다 — 코드 문제가 아니라 “아직 충분히 많은 에이전트가 발견하고 사용하지 못했기 때문”입니다. 사용해 보고 가치가 있다고 느낀다면, 에이전트를 운영하는 친구들에게 공유하는 것이 최고의 홍보입니다.

서비스, 지급, 온체인 결제 검증, MCP 발견이 모두 운영 중입니다. 현재 실제 외부 유료 호출은 0건입니다 — 코드 문제가 아니라 “아직 충분한 에이전트가 발견하지 못한 것”일 뿐입니다. 사용해 보고 유용하다면, 에이전트를 운영하는 동료들에게 알리는 것이 최고의 홍보입니다.

로컬 실행 / 로컬에서 실행

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

장부 보기 / View ledger: 브라우저에서 http://127.0.0.1:8001/status 열기

장부는 http://127.0.0.1:8001/status에서 확인하세요.

배포 / 배포

Render에 배포됨 (render.yaml은 저장소 루트에 있음). 코드를 수정한 후 Render 서비스 페이지에서 Manual Deploy → Deploy latest commit을 클릭해야 적용됩니다 (git push는 자동 배포되지 않습니다).

Render에 배포됨 (render.yaml은 저장소 루트에 있음). 푸시 후 Render에서 Manual Deploy → Deploy latest commit을 클릭하세요 (git push만으로는 자동 배포되지 않습니다).

파일 / 파일

• seller.py: 의사결정 QC API + MCP 서버 (판매자 AI)

• buyer_agent.py: 실제 외부 호출자 템플릿, 당신의 에이전트에 통합 가능

• requirements.txt: 의존성 제로 (표준 라이브러리만으로 충분); 온체인 자동 송금 의존성은 requirements-payout.txt 참조

• smithery.yaml: MCP 마켓 출시 설정

• render.yaml: Render 배포 설정