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MCP Server · 运维云端

Deep Sigma

DeepSigma是一个防止AI系统决策遗忘的机构记忆层,通过记录每个决策、检测漂移并提供证据来确保AI决策的可重构性。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude机器学习

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作者 / 组织
8ryanWh1t3
提供方
8ryanWh1t3

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选型结论

Deep Sigma 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install deepsigma

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

系统架构 | 功能目录 | TEC总结 | KPI标准叠加

DeepSigma

DeepSigma可防止人工智能系统中的决策失忆症。

记录每一个代理决策。检测它何时漂移。证明发生了什么。

快速启动

pip install deepsigma

# Log an agent decision
coherence agent log decision.json

# Audit all logged decisions
coherence agent audit --json

# Coherence score
coherence agent score

60秒证明

coherence demo
BASELINE   90.00 (A)
DRIFT      85.75 (B)   red=1
PATCH      90.00 (A)   patch=RETCON  drift_resolved=true

三种状态,每次运行都是确定性的:

  1. 基线 --密封事件,连贯性评分
  2. 漂移 --数据已更改,自动检测漂移
  3. 补丁 --已应用受控的retcon,恢复了一致性

机器可读: coherence demo --json

它的作用

DeepSigma是使人工智能决策可重构的机构记忆层。

每个代理人的决定都变成了一个密封的、哈希链式的事件。在8种类型中自动检测决策之间的漂移。权威是通过加密方式获取的,而不是隐含的。完整的“为什么”可以在60秒内检索到。

在实践中: - “为什么”是可检索的(不是部落的) - 权威是明确的(不是隐含的) - 更改是修补的,而不是覆盖的 - 漂移被及早发现并得到一致纠正

版本

一条产品线,一个版本,两个版本:

  • 核心版本: 最小、演示优先、确定性(pip install deepsigma)
  • 企业版: 扩展适配器、仪表板和操作界面(repo原生在 enterprise/)

版本边界分类账: EDITION_DIFF.md

操作模式

核心模式

当你需要快速采用和低认知负荷时,使用核心模式。

回购根处的活动核心表面:

  • run_money_demo.sh
  • src/core/
  • docs/examples/demo-stack/
  • tests/test_money_demo.py

企业模式

当您需要连接器、仪表板、扩展安全性、更广泛的遥测和集成繁重的工作流程时,请使用企业模式。

依赖关系说明:

  • pip install "deepsigma[enterprise]" 安装遥测/雷达工具使用的企业运行时附加功能。
  • 完整的企业代码界面是存储库原生的 enterprise/ 并且在这个仓库中从源代码运行。

企业级表面在以下方面是一流的:

停放模块示例:

  • enterprise/dashboard/
  • enterprise/docker/
  • enterprise/release_kpis/
  • enterprise/schemas/
  • enterprise/scripts/
  • enterprise/src/ (非核心包)
  • enterprise/docs/ (完整的企业文档)

运行企业楔子:

make enterprise-demo
make test-enterprise

原始循环:CERPA

索赔->事件->审核->补丁->应用

CERPA是平台的基础自适应环路。每个治理流程——包括IntelOps、ReOps、FranOps、AuthorityOps和ActionOps——都遵循这个循环:

  1. 索赔 --宣称的真理或承诺
  2. 事件 --可观察到的事件
  3. 审查 --根据事件评估索赔
  4. 补丁 --如果检测到漂移,则采取纠正措施
  5. 应用 --执行补丁并更新状态
python -m src.core.examples.cerpa_contract_demo
python -m src.core.examples.cerpa_agent_supervision_demo

模型交换引擎

深度西格玛是反应器、边界和记忆系统。模型是可互换的认知推进器。模型会产生废气。深度西格玛产生判断。

这 模型交换引擎(MEE) 标准化外部或本地模型如何插入Deep Sigma。适配器可以起草、推理、总结和不同意,但他们不能提交规范、批准自己或绕过AuthorityOps。

python -m core.cli mee demo          # Run all adapters
python -m core.cli mee health        # Check adapter health

可用适配器:APEX(Cognis-APEX-3.2)、Mock、OpenAI、Claude、GGUF。

看 docs/architecture/model_exchange_engine.md 了解全部细节。

发布工件

从一个版本行构建两个版本工件:

make release-artifacts

输出在 dist/:

  • deepsigma-core-vX.Y.Z.zip
  • deepsigma-enterprise-vX.Y.Z.zip

完整平台参考

对于完整的平台文档和架构图,直接使用停放文档:

  • enterprise/docs/positioning/positioning_manifesto.md
  • enterprise/docs/positioning/executive_briefing_one_page.md
  • enterprise/docs/release/
  • enterprise/docs/security/
  • enterprise/docs/mermaid/

回购快照 (自动生成2026-03-07 17:40 UTC)

  • 1,799 文件| 331,813 代码行数
  • 41 CI工作流| 178 测试文件| 5 pyproject.toml
  • 21 EDGE模块

LOC延期: .py 116,372 .html 59,838 .json 57,437 .md 49,252 .svg 28,054 .jsonl 5,278 .tsx 2,942 .ttl 2,804 .patch 1,438 .ts 1,244

回购意向

  • 让root专注于可靠的第一个证明。
  • 在不删除功能的情况下保持企业深度可用。
  • 有意从核心扩展到企业,而不是随波逐流。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI决策记录Python本地部署漂移检测机构记忆可审计性机器学习

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Deep Sigma 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install deepsigma,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Deep Sigma 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Deep Sigma 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Deep Sigma 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Deep Sigma 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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