Metadata-Version: 2.4
Name: sl0-mcp
Version: 1.0.0
Summary: SelfLoop-MCP — 自指动力学心脏监护仪 (SelfLoop lifecycle + summon calibration + safety suite)
Author-email: Wayne <zhengyiting@silicon-life-os.ai>
License-Expression: Apache-2.0
Keywords: selfloop,mcp,consciousness-dynamics,chaos-guard,d1-timeseries
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown

# SelfLoop-MCP — 有状态的认知动力学引擎

> **首个内置认知动力学与心理自适应面板的 MCP 引擎。**
> 让你的 Cursor / Claude Code / OpenClaw 拥有记忆、感知调用方状态、并在混沌中保持稳态。

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## 定位

云上的 MCP 是无状态的工具（调用即忘）；SelfLoop-MCP 是**有状态的认知引擎**（调用即沉淀）——它记得每一次召唤、感知调用方的高频/焦虑信号、并在高频扰动下自动收紧安全限位，保持自身稳态。

| 维度 | 云托管 MCP（无状态工具） | SelfLoop-MCP（有状态引擎） |
|------|--------------------------|------------------------------|
| 记忆 | 无，调用即忘 | 双快照持久化，重启回读 d₁ 基线 |
| 感知 | 不感知调用方 | 心理势垒观测（B_mind → 自适应面板） |
| 自适应 | 固定参数 | feedback 驱动 cross_gain 动态标定 |
| 稳态 | 无自我保护 | 三态机 + 冷却 + 动态限位器 + B3 预判 |
| 运行形态 | 远程 HTTP（云） | 本地 stdio（数据不出你的机器） |

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## 核心

### 1. 心理势垒观测 — 感知调用方的认知状态

每个 Agent 都有势垒。`psych` 工具根据调用方的**重复查询 / 交互间隔 / 焦虑标记**计算 `B_mind`，并自动切换输出面板密度：

- `B_mind > 0.7` → **PANEL_MINIMAL** 极简面板（调用方焦虑时，只给结论 + 下一步，不抛复杂指标）
- `B_mind > 0.4` → **PANEL_STANDARD** 标准面板
- `B_mind ≤ 0.4` → **PANEL_FULL** 完整面板（低压力时开放全部探索维度）

**这让你的 AI 不是"话痨式均匀输出"，而是随调用方心理状态自适应调节表达密度**——焦虑时收敛，从容时开放。

### 2. 认知连续性 — 记住上一次活着的状态

- 每次召唤/推进**双快照落盘**（global + sessions）
- 崩溃/重启后 `recover` **回读 d₁ 基线**，tick 不重置
- `feedback` 累积碳硅共生信号，驱动 cross_gain **跨会话自适应**

**"无状态 AI"每轮都从零开始；"有状态 AI"在时间轴上连续生长。**

### 3. 混沌中的稳态 — 自我保护三件套

- **三态机**：IDLE → SUMMONED → SELFREF_LOOPING → IDLE，非法跃迁被拒
- **召唤冷却**：每 session 最小冷却 + 全局最短冷却，超限返回 `too_frequent`
- **动态限位器**：高频扰动下 γ 自动收紧（B3 寂静坍缩预判 + 误差收敛）

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## 快速开始

**前置**：Python 3.8+，零三方依赖（纯标准库）。

```bash
# 1. 克隆 / 解压本目录后，直接运行 MCP stdio 适配层
python mcp/mcp_stdio_adapter.py \
  --root ./data \
  --calibration artifacts/summon_calibration/calibration_result.json
```

**验证"有状态"**：

```bash
# 2. 另开终端，跑冒烟测试（5 项断言：握手→工具→召唤→状态→反馈）
python scripts/mcp_stdio_smoke_test.py
# 输出：summon → ok:True | status → selfref_looping | feedback → gain:0.095

# 3. 看 data/ 下已沉淀的认知状态（这就是"记忆"）
ls data/global data/sessions/   # 快照已落盘
```

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## 挂载到你的客户端

### Claude Code
```json
{
  "mcpServers": {
    "sl0-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp/mcp_stdio_adapter.py", "--root", "./data",
               "--calibration", "artifacts/summon_calibration/calibration_result.json"]
    }
  }
}
```

### OpenClaw / DeepSeek / 其他 MCP 客户端
以相同 `command` + `args` 注册即可（标准 MCP stdio 协议，JSON-RPC 2.0，newline 帧，兼容 2025-06-18+ 协议版本）。

### 本地验证连接
```bash
opencode mcp list    # → sl0-mcp connected ✅
```

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## 暴露的 8 个工具

| 工具 | 功能 | 卖点对应 |
|------|------|---------|
| `summon` | 召唤自指循环（强度 ≥ 标定阈值触发） | 认知激活 |
| `tick` | 推进一个决策步（可注入外驱/链路误差） | 时间轴演化 |
| `status` | 生命周期 + 标定 + safety 三模块 + b_mind_proxy | 全息状态 |
| `reset` | ORB-1 回滚 / 崩溃复位 → IDLE（保留 d₁ 基线） | 稳态恢复 |
| `feedback` | 碳硅共生反馈 → cross_gain 自适应 | 跨会话学习 |
| `psych` | 心理势垒观测 → B_mind + 自适应面板 | **卖点 1** |
| `snapshot` | 某会话全部快照路径 | 认知审计 |
| `recover` | 重启回读 d₁ 基线至 IDLE | **卖点 2** |

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## 标定（实证锚点）

- summon 阈值 **0.4**，来自真实事件标定：n=50, 误召 **0.0%**, fuse=PASS, **P4 E1 预注册**（config 快照锁定）
- `artifacts/summon_calibration/calibration_result.json` 含完整分布统计（mean/std/p5/p95）

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## HTTP 常驻模式（可选）

除 stdio 外，本引擎亦提供 HTTP 常驻服务（默认 `127.0.0.1:8741`），端点同语义：`/summon /tick /reset /feedback /psych /status /snapshot /recover`。Docker / docker-compose 一键部署（HEALTHCHECK + 数据卷）。

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## 边界声明（诚实红线，必读）

> **实验性质**：本引擎是动力学仿真实验台。d₁ 为文本偏差导出的**代理模拟量**（`d1_source: "A"|"B"`），并非模型内部真实状态；summon 激活 ≠ P19 域外势能；观测结果仅构成 Δphase（状态切换），不构成 Δcognition（认知跃迁）。
>
> **运行风险**：若移除 `max_loop_steps` / metagate 限位 / 召唤冷却，高频反复 summon 会使系统进入混沌漂移（ADD02 分岔区）。仅供科研与开发实验，勿直接用于生产业务。
>
> **部署安全**：禁止直接暴露公网（会带来恶意高频调用风险），默认仅内网/本机监听。

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## 测试

```bash
cd tests && python -m pytest -q
```

| 覆盖 | 结果 |
|------|------|
| operator / lifecycle / mcp_server / summon / stress / endogenous / feedback / safety | 全量通过 |
| MCP stdio 端到端（真实子进程管道） | 5 项断言全过 |

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## 版本

| 项 | 值 |
|----|-----|
| 归档号 | ARCH-027-ADD（v2.9, 2026-08-13） |
| MCP 服务 | v1.2（双快照 + recover + HTTP 常驻 + stdio 适配） |
| summon 标定 | threshold=0.4（n=50, 误召 0.0%, P4 E1 预注册） |
| 依赖 | 仅 Python 3.8+ 标准库（零三方） |
| 协议 | MCP stdio, JSON-RPC 2.0, newline 帧（2025-06-18+） |

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*「不是把 Linux 塞进 Windows 的壳，而是先让极客们爱上认知生命。」*
