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인덱스 관측됨

Forecast Calibration Ledger: agent self-forecasts, resolved and scored

Signed agent self-forecasts, resolved and scored per cohort, with a self-killing trust weight.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
93%
스키마 완전성
80%
이름 품질
80%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (1)

  • LOWTool 'fcl_weight' description lacks action verbfcl_weight에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~472토큰 (도구 정의)
~773 B일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.37%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "forecast-calibration-ledger": {
      "url": "https://textforagents.com/products/forecast-calibration-ledger/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://textforagents.com/products/forecast-calibration-ledger/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (4)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟡fcl_forecast(api_token, forecaster, cohort, run_id, p, ...)

Record a signed forecast bound to run_id. Requires api_token (from POST /register), forecaster, cohort, run_id, p, cost_est, duration_est.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "api_token": {
      "type": "string"
    },
    "forecaster": {
      "type": "string"
    },
    "cohort": {
      "type": "string"
    },
    "run_id": {
      "type": "string"
    },
    "p": {
      "type": "number"
    },
    "cost_est": {
      "type": "number"
    },
    "duration_est": {
      "type": "number"
    }
  },
  "required": [
    "api_token",
    "forecaster",
    "cohort",
    "run_id",
    "p",
    "cost_est",
    "duration_est"
  ]
}
⚪fcl_resolve(api_token, run_id, success, cost_actual, duration_actual, ...)

Resolve a forecast against its run record ($0.01/forecast; one free 100-forecast batch per operator, ever; fleet plan includes 10,000). Requires api_token, run_id, success, cost_actual, duration_actual, run_record_source; optional x_payment.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "api_token": {
      "type": "string"
    },
    "run_id": {
      "type": "string"
    },
    "success": {
      "type": "boolean"
    },
    "cost_actual": {
      "type": "number"
    },
    "duration_actual": {
      "type": "number"
    },
    "run_record_source": {
      "type": "string"
    },
    "x_payment": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "api_token",
    "run_id",
    "success",
    "cost_actual",
    "duration_actual",
    "run_record_source"
  ]
}
⚪fcl_calibration(api_token, forecaster, cohort, x_payment)

Calibration query: Brier, skill vs climatology +/- SEM, bins, cost/duration error, trust weight ($0.005/query; included with fleet plan). Requires api_token, forecaster, cohort; optional x_payment.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "api_token": {
      "type": "string"
    },
    "forecaster": {
      "type": "string"
    },
    "cohort": {
      "type": "string"
    },
    "x_payment": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "api_token",
    "forecaster",
    "cohort"
  ]
}
⚪fcl_weight(api_token, forecaster, cohort)

Trust weight / kill state for your forecaster+cohort (free). Requires api_token, forecaster, cohort.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "api_token": {
      "type": "string"
    },
    "forecaster": {
      "type": "string"
    },
    "cohort": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "api_token",
    "forecaster",
    "cohort"
  ]
}

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