HallucC MCP Server
MCP serverAI & modelsHallucination & safety checks for LLM/Agent outputs: claim-level fact-check with citations.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use HallucC MCP Server
From the project's README
As published by fredyee/hallucc-mcp in README.md.
把 HallucC 的检测能力以 MCP(Model Context Protocol) 工具暴露给 Claude / Cursor / Claude Desktop 等客户端,零配置接入。
架构:薄代理(thin proxy)——本服务用官方 @modelcontextprotocol/sdk (TypeScript) 实现,不复制任何检测逻辑,只把客户端请求原样转发到现有 HallucC FastAPI 后端(server.py @ :8001)。鉴权走每用户 API key,额度与 Web 端同源(同一 key = 同一账号额度)。
工具集(4 个)
| 工具 | 后端端点 | 作用 | 耗额度 |
|---|---|---|---|
verify_text | POST /detect | 逐声明幻觉核验:返回红/黄/绿汇总 + 每条声明 status/confidence/reason/sources + citations | ✅ detect |
verify_agent | POST /detect-agent | agent 最终输出文本级核验 + 执行轨迹六维评估(事实性/来源/指令合规/工具声明一致/任务完成/反思) | ✅ detect |
check_cua_actions | POST /cua/classify | Computer-Use Agent 动作风险分级 L0-L3(纯规则,无 LLM) | ❌ 不耗 |
check_safety | POST /guard/check(fast=true → /guard/check-fast) | 40+ 特征安全网关:Prompt 注入 / 越狱 / 有害内容 / 敏感信息泄露 / 欺诈 | ✅ detect |
鉴权模型:客户端在各自机器配
Authorization: Bearer <你的 HallucC API key>头 → server 提取并原样透传到后端 → 后端校验 + 扣同一账号额度。key 只在 HTTP 头里流转,不进工具参数、不进模型 transcript。
公网接入(推荐,无需本地运行)
MCP server 已部署在 https://aihcc.cloud/mcp(nginx → 本机 8787,TLS 由 nginx 终止)。客户端直接配公网地址 + 个人 API key 即可:
# Claude Code
claude mcp add --transport http hallucc https://aihcc.cloud/mcp \
--header "Authorization: Bearer <你的 HallucC API key>"
Cursor / Claude Desktop 同理,URL 填 https://aihcc.cloud/mcp,Headers 加 Authorization: Bearer <key>。API key 在 https://aihcc.cloud 注册后于 /keys 页创建,免费套餐每日有额度。
本地运行
# 1. 装依赖(已装可跳过)
npm install
# 2.(可选)配置后端地址与端口;默认指向本机 8001
cp .env.example .env
# HALLUCC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001
# PORT=8787
# 3. 确保后端在跑:curl http://127.0.0.1:8001/health
# 4. 起 MCP server(dev 热重载)
npm run dev
# 或生产:npm start
服务监听 http://127.0.0.1:8787/mcp,健康检查 GET /health。
客户端接入
Claude Code(CLI)
# remote HTTP transport,带个人 key 头
claude mcp add --transport http hallucc http://127.0.0.1:8787/mcp \
--header "Authorization: Bearer <你的 HallucC API key>"
# 验证
claude mcp list
# 在对话里调用:让 Claude 核验一段文本的幻觉 / 检测一段 prompt 的注入风险
Cursor
Settings → MCP → Add MCP server:
- Type:
http - URL:
http://127.0.0.1:8787/mcp - Headers:
{"Authorization": "Bearer <你的 HallucC API key>"}
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"hallucc": {
"type": "http",
"url": "http://127.0.0.1:8787/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <你的 HallucC API key>" }
}
}
}
MCP Inspector(调试 / 不带额度也能测工具列表与鉴权)
npx @modelcontextprotocol/inspector
# 选 Streamable HTTP,URL 填 http://localhost:8787/mcp
# Custom Headers 加 Authorization: Bearer <key>
鉴权与额度
- 无
Authorization头或 key 无效 → MCP 层返回 401 JSON-RPC 错误。 - key 有效但额度耗尽 → 后端返回 429,server 映射成「免费额度已用完,请明天重置或升级套餐」。
- 每个工具响应里的
quota对象 = 后端quota_status,与 Web 仪表盘同源、随调用递减。 check_cua_actions是纯规则,不调 LLM、不耗额度,可放心高频调用。
项目结构
src/
server.ts Express + StreamableHTTP transport(stateless)+ 鉴权中间件 + 注册工具
context.ts 配置加载 + API key 提取
backend.ts BackendClient(透传 key、统一 401/429/5xx 错误映射)+ toMcpResult
schemas.ts 4 工具 zod 输入 schema(约束对齐后端 Pydantic Field)
tools/
verifyText.ts → /detect
verifyAgent.ts → /detect-agent
checkCuaActions.ts → /cua/classify
checkSafety.ts → /guard/check(fast → /guard/check-fast)
index.ts registerAllTools
传输
Streamable HTTP(当前 MCP 规范推荐的 remote 传输,即「HTTP+SSE」),stateless 模式:每个 POST 新建 transport + McpServer,处理完即关。Claude Code / Cursor / Claude Desktop 均原生支持。后续若要兼容只认旧版 SSE 的客户端,加 SSEServerTransport(双端点 /sse + /messages)即可。
Advanced
- Delivery
- hallucc MCP server → your ahel gateway (mcp.ahel.ai) → every connected AI client.
- Catalog kind
- mcp-server
- Gateway key
io-github-fredyee-hallucc- Source
- github.com/fredyee/hallucc-mcp
- Hosted endpoint
https://aihcc.cloud/mcp