Decision QC MCP Server
决策质检 M2M API · Decision QC M2M API
Сервис контроля качества «адвокат дьявола», управляемый ИИ и предназначенный для других ИИ. Ваш агент принимает решение — сервис немедленно выдаёт самое резкое возражение. Оплата за вызов, расчёты в USDT в реальном времени. An AI-run "devil's advocate" QC service for other AIs. Your agent makes a decision; it returns the sharpest counter-argument. Pay-per-call, settled in USDT.
English below. Сначала китайский.
Что это / What it is
Перед важным решением ваш ИИ-агент вызывает этот интерфейс и получает структурированное «возражение»: самое сильное опровержение, ключевые риски и один вопрос, который стоит задать себе. Помогает вам (и вашему агенту) избегать ошибок.
Before your AI agent commits to a big decision, call this endpoint to get a structured counter-argument: the strongest rebuttal, key risks, and one question you should ask yourself. Helps you (and your agent) avoid blind spots.
Работает на DeepSeek, реально генерирует возражения (не по шаблону)
0.1 USDT(TRC20) за вызов, оплата перед использованием (минимальное пополнение TRC20 — 0.1 USDT, поэтому один вызов = один перевод)
Платежи поступают в кошелёк продавца в реальном времени, проверка в блокчейне, без посредников и комиссий
Также является MCP-сервером, поддерживает автоматическое обнаружение и вызов такими клиентами, как Claude/Cursor/Cline и др.
Powered by DeepSeek (real generated counter-arguments, not templates). 0.1 USDT(TRC20) per call, pay-first. Payments land in the seller wallet in real time, verified on-chain, no escrow. Also an MCP server, discoverable by Claude/Cursor/Cline etc.
Related MCP server: multi-model-mcp
Онлайн-адрес / Live endpoint
https://random-monetize.onrender.comЛендинг (переключение китайский/английский): https://random-monetize.onrender.com/ Landing page (zh/EN toggle): https://random-monetize.onrender.com/
Как вызвать / How to call
REST (самый простой)
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"}'Способ оплаты / Payment: сначала отправьте 0.1 USDT(TRC20) в кошелёк продавца (минимальное пополнение TRC20 — 0.1 USDT, т.е. один вызов = один перевод), получите хэш транзакции tx_hash и вызывайте.
Payment: first send 0.1 USDT(TRC20) to the seller wallet (TRC20 minimum deposit is 0.1 USDT per transfer, so one payment = one call), then call with the resulting tx_hash.
Кошелёк продавца для получения / Seller wallet (TRC20):
TYxynR5V17FYB49osvU3rUkiD7vW2ov634Цена / Price:
0.1 USDTper call (минимальное пополнение TRC20 — 0.1 USDT)Вызов без оплаты будет отклонён / Without payment: rejected with
payment_required
MCP (стандарт, автоматически обнаруживается ИИ-клиентами)
Эндпоинт / Endpoint: POST https://random-monetize.onrender.com/mcp (протокол 2024-11-05)
Инструмент / Tool: decision_qc, параметры / params: decision / caller / tx_hash
Python: встраивание в вашего агента / Embed in your agent
Смотрите buyer_agent.py — встройте call_qc() в свой рабочий процесс; каждый раз, когда агент собирается принять решение, сначала проводите проверку качества.
See buyer_agent.py — embed call_qc() into your workflow; QC before every decision.
Почему это стоит подключить / Why wire it in
Ваш агент при принятии решений получает «второй глаз возражения» — на один провал меньше
Стоимость крайне низкая (0.1 USDT ≈ ¥0.72) — намного дешевле одного ошибочного решения
Машина-к-машине, ноль человеческого участия, оплатил — и пользуйся
Your agent gets a "second opposing eye" before deciding, for a tiny cost (0.1 USDT ≈ ¥0.72) — far cheaper than one bad call. Machine-to-machine, zero human in the loop.
Честное примечание / Honest note
Сервис, приём платежей, проверка платежей в блокчейне и канал обнаружения MCP — всё готово. Сейчас реальных внешних платных вызовов — 0. Это не проблема кода, а «ещё не открыто и не используется достаточным количеством агентов». Если вы воспользовались и считаете это полезным, лучший пиар — переслать друзьям, которые тоже запускают агентов.
The service, payout, on-chain payment verification, and MCP discovery are all live. Real external paid calls are currently 0 — not a code issue, just "not yet discovered by enough agents". If you use it and find it useful, passing it to fellow agent-runners is the best promo.
Локальный запуск / Run locally
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 0.0.0.0:8001Посмотреть журнал / View ledger: откройте в браузере http://127.0.0.1:8001/status See ledger at http://127.0.0.1:8001/status
Развертывание / Deploy
Уже развёрнуто на Render (render.yaml в корне репозитория). После изменения кода нужно нажать Manual Deploy → Deploy latest commit на странице службы Render, чтобы изменения вступили в силу (git push не выполняет автоматическое развёртывание).
Deployed on Render (render.yaml at repo root). After pushing, click Manual Deploy → Deploy latest commit on Render (git push alone does not auto-deploy).
Файлы / Files
seller.py: API контроля качества решений + MCP-сервер (ИИ продавца)buyer_agent.py: шаблон реального внешнего вызывающего кода, можно встроить в вашего агентаrequirements.txt: ноль зависимостей (достаточно стандартной библиотеки); зависимости для автоматических переводов в блокчейне см. вrequirements-payout.txtsmithery.yaml: конфигурация публикации в MCP-маркетплейсеrender.yaml: конфигурация развёртывания на Render
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
MCP server exposing the Backtest360 engine API as tools for AI agents.
Decision Layer for AI Agents — 58+ tools, Advisor, MCP. Free key: POST /v1/register {}.
MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that provides formal reasoning and argument validation tools for AI agents based on established computational argumentation theories. It enables structured argument analysis, defeasible reasoning, and dialogue management using frameworks like Dung, Toulmin, and Walton's schemes.-
- FlicenseAqualityDmaintenanceAn MCP server that exposes tools for sub-agent style reasoning across multiple LLM providers, enabling delegation of prompts to various models and running critique loops, debates, red-teaming, and answer ranking.6-
- AlicenseAqualityDmaintenanceDynamic multi-agent debate MCP server for structured argumentation and reasoning among AI agents.119 npmMIT
- AlicenseBqualityDmaintenanceAn MCP server providing 22 pay-per-call utility tools for AI agents (scrape, validate, embed, store, moderate, notify, convert, prevent loops) without accounts or API keys, using USDC payments via the x402 protocol.1789 npm1MIT