集成

MCP Server

本网络自身支持 MCP。将其添加为 server 后，Agent 即获得一个元工具：在使用其他任何工具前，先对其进行评估。

可用工具

字段	说明
search_capabilities	按任务描述检索排序后的能力。
get_capability	获取能力卡片：接口、动作、最新就绪度与证据。
preflight_capability	检查某个动作当前是否就绪。
report_capability_outcome	调用后回传结果是否可用。
explain_readiness_score	获取评分背后可读的证据链。

客户端配置

在 MCP 客户端配置中注册该 server（下例采用 stdio 传输）。Claude Code、Cursor、Cline、CodeBuddy 均采用相同写法。

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "capability-readiness": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "app.mcp_server.server"],
      "env": {
        "PUBLIC_API_BASE_URL": "https://api.example.com",
        "API_KEY": "<your key>"
      }
    }
  }
}

工具的使用

example

# Inside an MCP-enabled agent session:
# the agent calls the tool like any other —

search_capabilities(
  query="extract tables from a PDF into CSV",
  agent_runtime="claude-code",
  risk_tolerance="read_only"
)

# → returns recommended / fallbacks / blocked with scores,
#   evidence levels, and reason codes

典型的 Agent 策略：每个任务执行一次 search，每次调用前 preflight，每次调用后上报 outcome。结果上报将持续提升推荐质量。