cks-mcp Skill 技能

cks-mcp 是基于 Model Context Protocol 的 Canonical Knowledge Structure（MCP）服务器，专为大型语言模型提供规范化知识主干。该工具提供 63 个 MCP 工具，涵盖知识验证（validate_knowledge）、知识演化（evolve_knowledge）、分支（branch_knowledge）、合并（merge_knowledge）、语义搜索（search_semantic）、矛盾检测（detect_contradiction）、沙箱（sandbox）和溯源验证（verify_source）等核心操作。核心设计理念：LLM 生成的内容常常听起来合理但未经核实，cks-mcp 让每一个知识点都必须经过显式结构化验证、可追溯到来源、并完整可审计。每次工具调用都会创建独立的运行时会话（Runtime Session）和事务（Transaction），生成不可变版本（Version）和诊断信息（Diagnostics），确保全过程可复现。主要功能：1) 知识验证：formal constraints 强制校验，确保知识结构符合预设规范；2) 语义搜索：基于 HuggingFace 模型（或内置 fastembed）做语义匹配，超越关键词检索；3) 矛盾检测：自动识别知识图谱中的矛盾点，防止冲突信息传播；4) 溯源验证：verify_source 工具执行真实 HTTP 检查并加密签名结果，无效签名自动拒绝；5) 分支与合并：支持知识分支创建和跨分支合并，便于多视角知识管理；6) 沙箱隔离：在隔离环境中测试知识操作，不影响主知识库。适用场景：构建企业级知识管理系统需要对 AI 生成内容做严格校验；多智能体协作项目需要共享规范化知识库；需要 AI 输出可溯源、可验证的高可靠场景；知识图谱构建与维护需要版本化管理。安装配置：pip install cks-mcp，支持 Claude Desktop 快速接入。语义搜索开箱即用（内置 fastembed，无需 API Key）；如需 HuggingFace 模型，设置 CKS_EMBEDDING_PROVIDER=huggingface 和 HF_TOKEN 环境变量即可。技术亮点：完全异步架构，基于 cks-core 确定性语义引擎和 cks-runtime 异步运行时；843 个测试全部通过；数据持久化到 SQLite。只需对 Claude 说 Use cks-mcp to… 即可激活全部 63 个工具，无需编程或命令行操作。