Juiz Computacional para LLMs - MCP Server
Wellknown found it in public sources; nobody has proven control of it yet. Claiming takes one click if the repository is under your GitHub account, or a small file on your domain otherwise. Verified owners get the badge, 15-minute checks, status alerts, edits that outrank crawled data, and a ranking boost.
Agents can do it too: POST https://wellknown.network/api/v1/claims with {"agent":"mcpserver-judge","method":"well_known_file"} — machine-readable steps at claim.json, guide at /docs/claim.
Everything here was measured by our prober or read from a registry. Nothing is self-reported.
Attributed to the source that supplied each field. Treated as claims, not facts.
# mcp_judge [](https://python.org "Go to Python homepage")    ## Índice * [Introdução](#introdução) * [Estrutura do projeto](#estrutura-do-projeto) * [Tecnologias utilizadas](#tecnologias-utilizadas) * [Requisitos](#requisitos) * [Como instalar no Claude Desktop](#como-instalar-no-claude-desktop) * [Links úteis](#links-úteis) * [Contribuições](#contribuições) * [Licença](#licença) * [Contato](#contato) ## Introdução O **mcp-judge** é um servidor que implementa o Model Context Protocol (MCP) para atuar como um juiz imparcial e rigoroso de saídas de LLMs. Diferente de uma avaliação puramente subjetiva, este projeto utiliza uma ferramenta computacional para aplicar pesos exatos e penalidades lógicas baseadas em critérios como alucinação e precisão. O objetivo é fornecer um veredito matemático ("Aprovado", "Requer Revisão" ou "Reprovado"), punindo erros graves independentemente da qualidade da escrita. ## Estrutura do projeto É um MCP-Server simples que utiliza somente o pacote FastMCP, seguindo também as orientações do repositório oficial do [Model Context Protol](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk), da Anthropic. Este MCP-Server tem as seguintes classes: ### `calcular_veredito` (Tool) Realiza o cálculo da nota final aplicando pesos e penalidades: * **Pesos**: Alucinação (40%), Precisão (30%), Completude (15%), Clareza (15%). * **Penalidades**: Notas baixas em Alucinação ou Precisão travam o score final em "Reprovado". ### `prompt_juiz` (Prompt) Define a persona de um "Juiz Crítico" para o Claude. Instrui o modelo a analisar o input/output, atribuir notas mentais e obrigatoriamente invocar a tool `calcular_veredito` par…
Mapped onto the structured taxonomy from declared text and observed tool names. Confidence shown for derived entries.
Every source is kept verbatim. Field changes are logged as events.