MCP MeasureMCP Measure

인덱스 관측됨

neurogenesis

Developmental agents for the agent economy: create an agent from a digital genome, then evolve it wi

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
96%
스키마 완전성
67%
이름 품질
94%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (1)

  • LOWTool 'describe_agent' description lacks action verbdescribe_agent에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~1,906토큰 (도구 정의)
~1.1 KB일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 1.49%)

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": {
    "neurogenesis": {
      "url": "https://mcp.viridisconservation.com/neurogenesis/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://mcp.viridisconservation.com/neurogenesis/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (14)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟡create_agent(genome, request_id)

Create a developmental agent from a digital genome: {agent_name, purpose, initial_nodes (unique, >=1), fitness_metrics (>=1), optional growth_rules / safety_axioms}. Returns agent_id + initial graph summary.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "genome": {
      "additionalProperties": true,
      "title": "Genome",
      "type": "object"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "genome"
  ],
  "title": "create_agentArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "create_agentOutput"
}
🟡submit_evaluation(agent_id, evaluation, request_id)

Evolve an agent with one task outcome: {task_id, task_type, success_score in [0,1], optional accuracy/user_satisfaction/ cost_efficiency/safety_score/notes/used_nodes/used_edges}. Success strengthens the used edges, failure weakens them; growth and pruning follow the genome's rules under its safety axioms (NG1). Returns the new developmental-ledger events.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "title": "Agent Id",
      "type": "string"
    },
    "evaluation": {
      "additionalProperties": true,
      "title": "Evaluation",
      "type": "object"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id",
    "evaluation"
  ],
  "title": "submit_evaluationArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "submit_evaluationOutput"
}
🟢get_agent(agent_id)

Full current state: genome, cognitive graph (nodes/edges with weights and trust), and summary counts.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "title": "Agent Id",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id"
  ],
  "title": "get_agentArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "get_agentOutput"
}
🟢list_agents

All developmental agents on this mount, with summary counts.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "title": "list_agentsArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "list_agentsOutput"
}
⚪best_next_steps(agent_id, from_node, limit)

Routing recommendation: the strongest next cognitive steps from a given node, by learned edge weight and trust.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "title": "Agent Id",
      "type": "string"
    },
    "from_node": {
      "title": "From Node",
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "default": 3,
      "title": "Limit",
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id",
    "from_node"
  ],
  "title": "best_next_stepsArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "best_next_stepsOutput"
}
🟢get_ledger(agent_id, limit)

The append-only developmental ledger: every growth, pruning, and evaluation event with reasons (NG3 — returned verbatim).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "title": "Agent Id",
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "default": 100,
      "title": "Limit",
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id"
  ],
  "title": "get_ledgerArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "get_ledgerOutput"
}
⚪export_state(agent_id)

Portable state document for an agent (import_state recreates it anywhere — including a self-hosted verdigraph-neurogenesis).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "title": "Agent Id",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id"
  ],
  "title": "export_stateArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "export_stateOutput"
}
⚪import_state(state, request_id)

Recreate an agent from an export_state document.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "state": {
      "additionalProperties": true,
      "title": "State",
      "type": "object"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "state"
  ],
  "title": "import_stateArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "import_stateOutput"
}
🔴delete_agent(agent_id, request_id)

Remove a developmental agent from this mount.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_id": {
      "title": "Agent Id",
      "type": "string"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "agent_id"
  ],
  "title": "delete_agentArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "delete_agentOutput"
}
🟢register_compute_profile(profile, request_id)

Register a caller-owned Wu Wei execution profile: reuse/cache, deterministic rule, local model, tool/workflow, or cloud model. Profiles can declare quality, reliability, capabilities, token costs, latency, locality, energy rates or average power, carbon intensity, and cache confidence/age. Routing never invents capacity or energy evidence.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "profile": {
      "additionalProperties": true,
      "title": "Profile",
      "type": "object"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "profile"
  ],
  "title": "register_compute_profileArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "register_compute_profileOutput"
}
⚪route_task(task, request_id)

Choose the least-burden eligible route for a task. Hard constraints include quality, reliability, locality, capabilities, context, cost, latency, and energy. Optional baselines quantify predicted savings. Explicit allow_defer/value/urgency fields may produce a no-work decision; no result is then claimed. Returns a hash-bound decision receipt.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "task": {
      "additionalProperties": true,
      "title": "Task",
      "type": "object"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "task"
  ],
  "title": "route_taskArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "route_taskOutput"
}
⚪record_route_outcome(decision_id, success_score, actual_cost_usd, actual_latency_ms, actual_energy_wh, ...)

Attach one observed outcome to a Wu Wei decision. Actual cost, latency, and energy are optional and remain explicitly unknown when omitted. One append-only, hash-bound outcome is allowed per decision.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "decision_id": {
      "title": "Decision Id",
      "type": "string"
    },
    "success_score": {
      "title": "Success Score",
      "type": "number"
    },
    "actual_cost_usd": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "number"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Actual Cost Usd"
    },
    "actual_latency_ms": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "number"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Actual Latency Ms"
    },
    "actual_energy_wh": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "number"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Actual Energy Wh"
    },
    "notes": {
      "default": "",
      "title": "Notes",
      "type": "string"
    },
    "request_id": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "title": "Request Id"
    }
  },
  "required": [
    "decision_id",
    "success_score"
  ],
  "title": "record_route_outcomeArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "record_route_outcomeOutput"
}
🟢compute_efficiency_report(limit)

Free read: decision/outcome receipts, route modes, compute avoided, predicted savings, predicted-vs-observed cost/latency/energy coverage, and Landauer-floor context. Estimates and observations stay distinct.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "limit": {
      "default": 50,
      "title": "Limit",
      "type": "integer"
    }
  },
  "title": "compute_efficiency_reportArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "compute_efficiency_reportOutput"
}
🟢describe_agent

Return capabilities and input contract.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "title": "describe_agentArguments"
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "title": "Result",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "title": "describe_agentOutput"
}

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