Meta-Code

С помощью естественного языка, MCP или Skill ищите собственный код статей, цепочки методов и границы доказательств в пакете знаний только для чтения.

Он не выполняет код кандидатных репозиториев, не выходит в сеть и не изменяет production. По умолчанию возвращаются только маршруты собственного кода статей (T0 / T1, плюс URL-bearing T1 на уровне recall). Сторонние экосистемы инструментов и записи «заявляющие о наличии кода, но без адреса» по умолчанию скрыты.

Для установки нужны две отдельные вещи:

1. Программное обеспечение: metacode-sci==0.1.0rc4

2. Данные: ассет GitHub Release metacode-data-0.1.0rc4.zip

При работе сохраняется режим только для чтения и отсутствие сети. Программа не загружает данные автоматически.

Установка (GitHub Release)

Требуется Python 3.11+. Скачайте с v0.1.0rc4:

• metacode_sci-0.1.0rc4-py3-none-any.whl

• metacode-data-0.1.0rc4.zip

• SHA256SUMS.txt

# 1. 核对校验和（对照 SHA256SUMS.txt）
Get-FileHash .\metacode-data-0.1.0rc4.zip -Algorithm SHA256
Get-FileHash .\metacode_sci-0.1.0rc4-py3-none-any.whl -Algorithm SHA256

# 2. 解压数据。METACODE_DATA_ROOT 必须指向解压后的 bundle 根目录
#    （该目录含 BUNDLE_MANIFEST.json 和 content_packet_v1_1_1）
Expand-Archive .\metacode-data-0.1.0rc4.zip -DestinationPath .
$env:METACODE_DATA_ROOT = (Resolve-Path .\metacode-data-0.1.0rc4).Path

# 3. 安装软件
python -m pip install .\metacode_sci-0.1.0rc4-py3-none-any.whl

# 4. 体检并启动 MCP
metacode-doctor
metacode-mcp

Имя дистрибутива на PyPI — metacode-sci. metacode занято посторонним проектом; запрещено устанавливать или загружать под этим именем. Если включён Trusted Publishing:

python -m pip install "metacode-sci==0.1.0rc4"

Не делайте cd в пакет данных и затем python -m; каталог данных — это не код.

Related MCP server: uni-kb

Конфигурация MCP

Официальный stdio-сервис MCP Python SDK v2, точка входа metacode-mcp:

{
  "mcpServers": {
    "metacode": {
      "command": "metacode-mcp",
      "env": {
        "METACODE_DATA_ROOT": "/absolute/path/to/metacode-data-0.1.0rc4"
      }
    }
  }
}

Пять инструментов только для чтения: knowledge_status, search_analysis_routes, open_research_case, trace_evidence, find_code.

Маршрутизация на естественном языке — в skills/meta-code/SKILL.md. Подключение Codex / Claude Code — в docs/INTEGRATION_CODEX.md и docs/INTEGRATION_CLAUDE_CODE.md.

Три примера вопросов

1. ovrlpy 这篇论文自己的代码在哪里？ — должен вернуть собственный репозиторий статьи, а не сторонние зависимости.

2. POSST macrophage — URL-bearing T1 на уровне recall, navigation_depth=RELATION_ONLY, есть адрес кода, но ещё не глубокое сопоставление с Figure/Methods.

3. 项目现在一共有多少代码仓库？ — не сообщит поддельное общее число репозиториев; отдельно будут указаны Phase2E 55, AP209, T0+T1 182, recall 170, нижняя граница доказательств 352, гетерогенные 379.

Уровни доказательств

require_code=true или find_code исключают claim-only без URL. 352 — это нижняя граница доказательств для paper-own-code, а не уже static-gate / воспроизводимые / зрелые T0+T1. 379 — это 209 старых ARTICLE_PRIMARY (смесь T0/T1/T2/T3) + 170 подтверждённых через recall, а не единый однородный набор. Данный корпус — не полная библиотека ведущих журналов и не консенсус области.

Лицензия

• Программное обеспечение: Apache-2.0

• Права на аннотации и компиляцию, созданные проектом: CC-BY-4.0 (только в той части, которую Meta-Code вправе лицензировать)

• Сторонние статьи, рисунки, полные тексты, исходный код репозиториев: не перелицензируются

Приватность и безопасность

• Только чтение

• По умолчанию без сети

• Выполнение кода кандидатных репозиториев = 0

• Не пишет в production

• Публичный пакет данных не содержит PDF, clone, учётных данных или абсолютных путей локальной машины

Текущая версия 0.1.0rc4. Имя дистрибутива — metacode-sci.