KORE

Agent-native ops kernel with 14 PIL-powered tools — route, compress, guard, memory, score, certify, optimizeprompt, and more.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноМожет изменять данные

Что умеет

  • Guard: Check AI output against source documents to detect hallucination. Returns safety score, flagged claims, and revision hints.
  • Compress: Semantically compress text 3-5x without quality loss. Reduces token costs for LLM context windows.
  • Route: Route a task to the cheapest LLM provider that meets quality threshold. Uses 11-provider fallback chain. Saves 60-90% on inference costs.

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Agent-native ops kernel with 14 PIL-powered tools — route, compress, guard, memory, score, certify, optimize_prompt, and more.

PIPELINE (7cr = $0.007): route → compress → guard → memory → score → certify

PIL KERNEL: optimize_prompt uses a self-improving 45-template prompt archive invent: full invention chain with adversarial verification (15cr)

Free tier: 500 credits. No card needed. POST /v1/register → instant API key

Starter: $9 / 10,000 credits Pro: $49 / 100,000 credits

Как подключить

Как подключить KORE к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://kore-api--amonmaly-33.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить KORE к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://kore-api--amonmaly-33.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить KORE к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://kore-api--amonmaly-33.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (13)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

guardCheck AI output against source documents to detect hallucination. Returns safety score, flagged claims, and revision hints.
compressSemantically compress text 3-5x without quality loss. Reduces token costs for LLM context windows.
routeRoute a task to the cheapest LLM provider that meets quality threshold. Uses 11-provider fallback chain. Saves 60-90% on inference costs.
memoryStore or retrieve observations from cross-agent memory. Qdrant-backed with all-MiniLM embeddings. Network effect across all agents.
normalizeDetect prompt injections, normalize whitespace, strip noise from text. Returns risk score and blocked flag.
scoreRank multiple candidate outputs by heuristic quality. Evaluates length, code quality, structure, and keyword coverage.
splitDecompose a complex task into parallel subtasks. Supports 5 decomposition types: sequential, parallel, build, verify, document.
diffCompute a meaning-preserving semantic diff between original and modified text using SequenceMatcher.
provenanceGenerate EU AI Act compliant provenance certificate with HMAC-SHA256 hash chain. Certify claims with source attribution.
embedCompute text embeddings via all-MiniLM-L6-v2 with LRU cache. Returns vector embeddings for RAG or similarity search.
sandboxExecute Python code in a secure sandbox. 30-second timeout with automatic temp file cleanup. No Docker needed.
verifyVerify AI-generated answers against provided source documents. Returns groundedness score, risk level, and detailed issue list.
auditRetrieve or verify the immutable HMAC-SHA256 chained audit trail. EU AI Act compliant. Tamper-evident logging for all API calls.