Vela Corpus

Read-only MCP access to Vela's corpus of human experience: cited passages, coordinates, reading paths.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноМожет изменять данные

Что умеет

  • Vela.Corpus.Query: Ask the corpus by COORDINATE rather than keyword. Filter works by axis weights (e.g. religion ∈ {T,s} AND work ∈ {T,s} returns the God-and-Work source set across genres), controlled
  • Vela.Corpus.List Topics: List the coordinate systems the corpus can be queried through — each with its thesis, axes, and controlled vocabularies. Call this before vela.corpus.query to learn what axes
  • Vela.Corpus.Describe Topic: Describe ONE topic in full — its axes and their operative definitions, its complete controlled theme and quality vocabularies, plus the vocabulary actually IN USE across th

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Read-only MCP access to Vela's corpus of human experience: cited passages, coordinates, reading paths.

Vela (vela.study) is a study of being human read through literature, art, and behavioral science. This server gives an agent read-only, unauthenticated access to Vela's corpus of ~1,100 scored literary and behavioral-science extraction cards, queryable by controlled theme, emotion, and a four-axis coordinate system (sex / work / learning / religion), plus the magazine's adaptive sequencing engine. Every result returns citations (source, passage code, relevance score, a short clamped snippet) rather than full passage text or a fabricated summary, because the underlying corpus is licensed for Vela's own use and is not reproduced wholesale. No sign-in, no API key, no writes.

Tools: vela.corpus.list_topics, vela.corpus.describe_topic, vela.corpus.query, vela.corpus.ground_claim, vela.corpus.witness, vela.magazine.sequence_path, vela.magazine.relation_floor. Call list_topics first to learn the vocabulary.

Docs: https://vela.study/llms.txt · OpenAPI twin: https://vela.study/openapi.json · Official MCP Registry: study.vela/corpus

Как подключить

Как подключить Vela Corpus к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://vela-corpus--mike-6yge.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 Vela Corpus к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://vela-corpus--mike-6yge.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 Vela Corpus к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://vela-corpus--mike-6yge.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 (7)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

vela.corpus.queryAsk the corpus by COORDINATE rather than keyword. Filter works by axis weights (e.g. religion ∈ {T,s} AND work ∈ {T,s} returns the God-and-Work source set across genres), controlled themes, qualities/emotions, genre, and free text. Returns card metadata: the one-line claim, themes, coordinates, qualities. FREE and read-only. [capability: library-extraction-cards · mirrors: POST /api/corpus/query]
vela.corpus.list_topicsList the coordinate systems the corpus can be queried through — each with its thesis, axes, and controlled vocabularies. Call this before vela.corpus.query to learn what axes and themes exist. FREE and read-only. [capability: topic-coordinate-systems · mirrors: GET /api/corpus/topics]
vela.corpus.describe_topicDescribe ONE topic in full — its axes and their operative definitions, its complete controlled theme and quality vocabularies, plus the vocabulary actually IN USE across the corpus with counts. The declared vocabulary and the used vocabulary are different facts; this returns both. FREE and read-only. [capability: topic-coordinate-systems · mirrors: GET /api/corpus/topics/:slug]
vela.corpus.ground_claimGround a claim in the corpus: hybrid semantic + theme retrieval over real passages, returning citations with source, passage code, scores, and a SHORT snippet. Use to check whether the corpus supports, complicates or is silent on an assertion. COSTS a small amount (one embedding per call). [capability: corpus-ingestion-dual-grade · mirrors: internal — lib/audit/retrieve.ts]
vela.corpus.witnessLiterary Witness Rail (ASN-1577): return passages and one-line claims from Vela's 762-work corpus that illuminate the given themes and/or emotions. Designed for frame-family profile pages — PersonFrame × ProblemFrame × ConditionFrame — to add an inside-out layer (what writers who lived this say) alongside the outside-in portrait the frame join produces. Results carry evidence_grade 'T1' (single-extractor) until PRN-282 lands. FREE for claims; costs one embedding for the passage path. [capability: literary-witness · mirrors: GET /api/vela/witness]
vela.magazine.sequence_pathAsk what this magazine would actually give a reader who said they wanted these things. Returns the REAL sequenced path with the rationale for each piece — the same core the anonymous intake calls, not a preview. Read-only: writes nothing and records no signal. [capability: adaptive-magazine-engine · mirrors: POST /api/magazine/start-path]
vela.magazine.relation_floorWhether a magazine's corpus can support the adaptive promise its pages render. Reports, per property, each relational dimension's fill AND its separating power — a field present on every piece with one distinct value carries no information, so fill rate alone is misleading. Read-only. [capability: adaptive-magazine-engine · mirrors: npm run magazine:relation-floor]