HumanMirror Forge
Five deterministic micro-tools for AI-agent data pipelines: clean, dedupe, normalize, score, detect.
사용해야 할까요
품질 및 안전성
도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.
컨텍스트 비용
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": {
"forge": {
"url": "https://humanmirror.fr/api/forge/mcp/"
}
}
}원격 엔드포인트
https://humanmirror.fr/api/forge/mcp/streamable-http할 수 있는 일
도구 목록
도구 (5)
🔴clean_json(input, options)
Normalize JSON deterministically: trim strings, normalize object keys, optionally remove empty values, and sort keys for stable downstream processing. One successful call consumes 1 HumanMirror Forge credit.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"input": {
"description": "Any JSON value to normalize."
},
"options": {
"type": "object",
"properties": {
"trim_strings": {
"type": "boolean"
},
"remove_empty": {
"type": "boolean"
},
"normalize_keys": {
"type": "boolean"
},
"sort_keys": {
"type": "boolean"
}
},
"additionalProperties": false
}
},
"required": [
"input"
],
"additionalProperties": false
}🔴dedupe_records(input, options)
Remove duplicate JSON records using exact canonical matching or selected key fields. One successful call consumes 1 HumanMirror Forge credit.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"input": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object"
},
"description": "Array of JSON records."
},
"options": {
"type": "object",
"properties": {
"fields": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
},
"additionalProperties": false
}
},
"required": [
"input"
],
"additionalProperties": false
}⚪normalize_entity(input)
Normalize entity names, domains, URLs and emails into stable machine-readable canonical values. One successful call consumes 1 HumanMirror Forge credit.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"input": {
"description": "Entity name string or object with fields such as name, domain, url and email."
}
},
"required": [
"input"
],
"additionalProperties": false
}⚪score_data_quality(input)
Score record-array data quality using completeness, duplicate rate and field type consistency. One successful call consumes 1 HumanMirror Forge credit.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"input": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object"
},
"description": "Non-empty array of JSON records."
}
},
"required": [
"input"
],
"additionalProperties": false
}⚪detect_anomaly(input)
Detect numeric outliers using IQR and robust summary statistics, returning machine-readable anomaly positions. One successful call consumes 1 HumanMirror Forge credit.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"input": {
"type": "array",
"items": {
"type": "number"
},
"description": "Numeric series."
}
},
"required": [
"input"
],
"additionalProperties": false
}커뮤니티
증거