Skip to main content
Glama
ugo2000

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.com

Лендинг (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): TYxynR5V17FYB49osvU3rUkiD7vW2ov634

  • Цена / Price: 0.1 USDT per 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 0.0.0.0:8001

Посмотреть 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 агента

  • requirements.txt: ноль зависимостей (достаточно стандартной библиотеки); зависимости для автоматических переводов в блокчейне см. в requirements-payout.txt

  • smithery.yaml: конфигурация публикации в MCP-маркетплейсе

  • render.yaml: конфигурация развёртывания на Render

Related MCP Connectors

Related MCP Servers