Stipple — Reference Verification

Fact-check citations: resolve, match, support claims. Arithmetic rechecked. Free to start.

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

A
Qualität der Beschreibung
100%
Vollständigkeit des Schemas
58%
Qualität der Benennung
100%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~539Tokens (Tool-Definitionen)
~1.6 KBTypische Antwortgröße
Minimale Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.42% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "openwarrant-verify": {
      "url": "https://www.stipple.sh/mcp-verify"
    }
  }
}

Remote-Endpunkte

https://www.stipple.sh/mcp-verifystreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (1)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
🟢verify_references(text, url, bytes_b64, filename, deep)

Fact-check a document's REFERENCES and CLAIMS — built for AI-generated reports whose citations must be checked before they're trusted. USE THIS WHEN someone shares a report, article, whitepaper, or deep-research export (or a link to one) and asks: is this accurate / legit? are these citations real? fact-check this. did the AI make this up? Also use it proactively before relying on any AI-written document. Provide the document ONE way: `url` (a public http(s) link to a PDF or web page — fetched server-side, the cheapest call: no need to download or encode anything), `text` (pasted markdown/plain prose), OR `bytes_b64` (a base64 PDF; URLs are read from the PDF's link annotations, so they're exact). Default (fast): provenance (is it a ChatGPT deep-research export?), citation resolution (live / archived / dead, papers matched against arXiv/Crossref to catch 'real ID, wrong paper'), and internal MATH (recompute the doc's own arithmetic). Set `deep=true` to also fetch each cited source and judge whether it SUPPORTS or CONTRADICTS the claim (slower, ~a minute). Returns a trust summary, per-item tables, and a shareable `permalink` to the public fact-check record. HONEST BOUNDARY: this reports verification COVERAGE, not truth — 'supported' means evidence-backed (not necessarily true) and 'unsupported' means no evidence found (not necessarily false). It tells a reviewer WHERE to look; it does not bless the document, and it never affects the fraud risk band.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "text": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Text"
    },
    "url": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Url"
    },
    "bytes_b64": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Bytes B64"
    },
    "filename": {
      "default": "document.pdf",
      "title": "Filename",
      "type": "string"
    },
    "deep": {
      "default": false,
      "title": "Deep",
      "type": "boolean"
    }
  },
  "title": "verify_referencesArguments"
}

Ausgabe-Schema

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true,
  "title": "verify_referencesDictOutput"
}

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