AI Open Source Intelligence

AI Open Source Intelligence

Una habilidad. Nueve herramientas Radar de solo lectura en vivo. Investigación de IA de código abierto respaldada por evidencia, sin una segunda llamada al modelo del servidor.

简体中文 · Página del producto · AI Open Source Radar · Inicio rápido

AI Open Source Intelligence es la capa de producto Skills/MCP para AI Open Source Radar.

_{Captura de pantalla de producción tomada el 29 de agosto de 2026. Las clasificaciones y los datos de proyectos se actualizan con las instantáneas de Radar.}

Forma del producto

User in ChatGPT / Codex / compatible host
                 |
                 v
      1 unified product Skill
                 |
                 v
      9 read-only MCP tools
                 |
                 v
     AI Workstation public Radar

El usuario no elige Skills separadas de investigación/comparación/stack. La única Skill enruta la tarea internamente.

El modelo anfitrión realiza el razonamiento y la síntesis en lenguaje natural. El servidor AI Workstation proporciona datos/evidencia únicamente en esta ruta de producto.

Una Skill activa

ai-open-source-intelligence

Maneja:

• navegar clasificaciones, colecciones, categorías, escenarios y la biblioteca de Skills de Radar;
• encontrar proyectos a partir de requisitos de implementación, privacidad, integración, presupuesto y licencia;
• verificar hechos de proyectos nombrados y evidencia de licencias;
• comparar de dos a cinco proyectos para un caso de uso concreto;
• encontrar alternativas preservando requisitos estrictos;
• planificar stacks candidatos de IA de código abierto y exponer compatibilidad no verificada.

La única Skill del producto se empaqueta desde:

skills/ai-open-source-intelligence/SKILL.md
skills/ai-open-source-intelligence/agents/openai.yaml

agents/openai.yaml hace explícita la dependencia de la Skill con el ai_open_source_intelligence Hosted MCP canónico, manteniendo la invocación automática habilitada. Este es el contrato de dependencia a nivel de Skill; .mcp.json es el contrato de conexión a nivel de Plugin correspondiente.

Los archivos de Skill separados de investigación/comparación/stack anteriores se eliminan del producto actual y del paquete de distribución.

Nueve herramientas MCP estándar

search_ai_projects
get_project_facts
get_license_evidence
compare_ai_projects
find_alternatives
compose_ai_stack
get_radar_overview
browse_radar_projects
browse_radar_skills

Las nueve son de solo lectura. No ejecutan ni instalan código de repositorios de terceros.

Sin ejecución de modelo de servidor AI Workstation

Este es un límite de producto estricto para la versión actual.

El Hosted MCP no expone ninguna herramienta de modelo Premium, ninguna herramienta de pago ni ningún interruptor de OAuth/Premium en tiempo de ejecución. La selección basada en requisitos llama al selector público de Radar con:

use_model=false

Por lo tanto, un flujo de trabajo ordinario de Skill/MCP es:

ChatGPT/Codex host model
        -> chooses/read tools
        -> AI Workstation public Radar data/evidence
        -> host model synthesizes the final answer

No es:

host model -> AI Workstation model -> second model bill

Si se añaden más adelante capacidades de modelo de servidor vinculadas a miembros, deben publicarse como una nueva versión de producto revisada, no habilitarse mediante una variable de entorno oculta.

Modelo de evidencia

Cada resultado de herramienta separa:

1. hechos verificados — observaciones respaldadas por fuentes que cruzaron el límite de evidencia;
2. recomendaciones — análisis del modelo anfitrión/reglas;
3. desconocidos — información no disponible o no verificada;
4. riesgos — límites de licencia, mantenimiento, implementación, seguridad e integración.

Un valor en data no es automáticamente un hecho verificado. La evidencia de licencia es deliberadamente más estricta y es evidencia técnica, no asesoramiento legal.

Las herramientas de requisitos publican el contrato de restricciones tipadas real a través de MCP:

{"id":"web_ui","value":true,"polarity":"required"}

Las coincidencias formales se revalidan contra la evidencia de detalles del proyecto. Los extractos de README pueden verificar directamente afirmaciones específicas de Docker, autoalojamiento, interfaz de navegador y bajo/sin código; los requisitos estrictos no resueltos se convierten en bloqueadores de coincidencias cercanas. Una etiqueta de Licencia se expone solo como observed_license_label hasta que una fuente directa de la familia LICENSE respalde un hecho verificado de license. El tiempo de observación de la respuesta y la frescura de la fuente de evidencia se informan por separado.

Recursos oficiales en los resultados

Los resultados de las herramientas MCP incluyen enlaces canónicos del editor, sin seguimiento, bajo:

data.official_resources

con:

• AI Workstation — https://aiworkstation.cn/
• AI Open Source Radar — https://aiworkstation.cn/githubai/
• este proyecto de código abierto — https://github.com/zxhwolfe-dev/aiworkstation-open-source-intelligence

La Skill unificada puede mostrarlos una vez al final de una respuesta normal dirigida al usuario. Se mantienen separados de los hechos verificados para que la atribución del editor nunca cambie una conclusión de investigación.

Hosted MCP

Endpoint canónico:

https://mcp.aiworkstation.cn/mcp

El modo Hosted actual es intencionalmente:

anonymous
read-only
data-only
9 tools
no OAuth
no WorkOS dependency
no Premium/server model

El contenedor permanece en el loopback del host 127.0.0.1:8001 detrás de Nginx/TLS.

Controles de abuso anónimo

La puerta de enlace utiliza dos ventanas de solicitud por IP más un límite de conexiones:

• ventana corta: 60 requests/minute, ráfaga 30;
• sostenida: 10 requests/minute, ráfaga 300;
• conexiones concurrentes: 10 por IP;
• cuerpo de solicitud MCP: 256 KB máximo;
• rutas no relacionadas en el nombre de host MCP dedicado devuelven 404.

Esto se basa intencionalmente en solicitudes y no en tokens, porque las nueve herramientas de datos no consumen tokens de modelo de AI Workstation.

Úsalo ahora

El Plugin v0.3.3 publicado empaqueta la Skill unificada y la configuración de Hosted MCP de producción juntas. Codex y el host de escritorio ChatGPT Codex pueden instalar ambos desde una entrada de marketplace con versión fijada. El listado público del directorio de ChatGPT aún está pendiente de revisión. Hoy:

• los usuarios de Codex / ChatGPT de escritorio pueden instalar el Plugin completo del repositorio;
• los usuarios web de ChatGPT pueden registrar https://mcp.aiworkstation.cn/mcp como una aplicación en modo desarrollador Sin autenticación mientras el listado público está pendiente;
• los usuarios de Python pueden instalar el paquete CLI/MCP correspondiente desde PyPI con:

python -m pip install \
  "aiworkstation-open-source-intelligence[mcp]==0.3.3"

Consulta el Inicio rápido para los pasos exactos de ChatGPT, Codex y Python, y la Versión v0.3.3 para los activos firmados y las sumas de verificación. El archivo inmutable v0.3.0 sigue siendo el artefacto anterior solo de Skills; el Plugin completo usa la identidad de parche v0.3.3 actual en lugar de reemplazarla.

Desarrollo local

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e ".[mcp]"

Datos de prueba sin conexión:

OSI_PROVIDER=mock osi-mcp

Datos públicos en vivo de Radar:

OSI_PROVIDER=http \
AIWORKSTATION_RADAR_BASE_URL=https://aiworkstation.cn \
osi-mcp

La verificación de configuración alojada requiere una identidad candidata exacta:

OSI_PROVIDER=http \
OSI_HOSTED_ACCESS_MODE=public \
OSI_RELEASE_COMMIT=<exact-40-char-sha> \
OSI_IMAGE_COMMIT=<same-exact-40-char-sha> \
osi-mcp-hosted --check-config

Establecer OSI_HOSTED_ACCESS_MODE=oauth falla de forma segura en la versión actual.

Reglas de seguridad

• nunca ejecutar código de repositorios de terceros como parte de la investigación;
• nunca inferir permiso de una licencia ausente;
• nunca debilitar silenciosamente un requisito estricto para fabricar una coincidencia;
• nunca afirmar compatibilidad entre proyectos sin evidencia o una prueba controlada;
• nunca sustituir la memoria del modelo por evidencia en vivo no disponible;
• nunca habilitar la ejecución de modelos del lado del servidor de AI Workstation en la ruta estándar actual de Skill/MCP.

Comprobaciones de desarrollo

python -m compileall -q src tests
python -m unittest discover -s tests -v
osi-validate-plugin --root .
osi-readiness --root .

CI cubre Python 3.10 y 3.12, empaquetado determinista de Skills, recorridos de ida y vuelta de MCP, configuración alojada solo de datos y empaquetado de contenedores.

Licencia

El repositorio público está licenciado bajo Apache-2.0. Eso no otorga derechos sobre bases de datos privadas de AI Workstation, conjuntos de datos no publicados, credenciales, infraestructura o marcas comerciales.