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com.canonicai/canonicai-answers
serveur MCP (Model Context Protocol) · canonicai-answers 1.0.0
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.
Est-ce que com.canonicai/canonicai-answers est sûr ?
Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « com.canonicai/canonicai-answers » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.
Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.
Les 6 outils
- get_answer≈ 207 tokens
Return one Answer contract v0 record with citations for a known slug. Never fabricates content for unknown slugs.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètresslug· string · requis
Answer slug from answers/index.json.
Exemple d'appel{"name": "get_answer", "arguments": {"slug": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"id": "texte", "url": "texte", "code": "not_found", "home": "texte", "slug": "texte", "answer": "texte", "message": "texte", "question": "texte", "citations": [], "shortAnswer": "texte"}} - get_canon≈ 283 tokens
Return one canon-v1 record (constructs, relationships, open divergences, provenance, source works) for a known slug. Never fabricates content for unknown slugs; returns close-match slugs instead.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètresslug· string · requis
Canon slug from canons/index.json.
Exemple d'appel{"name": "get_canon", "arguments": {"slug": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"url": "texte", "code": "not_found", "slug": "texte", "message": "texte", "coverage": {}, "guide_url": "texte", "constructs": [], "provenance": {}, "closeMatches": [], "source_works": [], "relationships": [], "action_statement": "texte"}} - list_answers≈ 232 tokens
List published CanonicAI answer summaries from the static Answers corpus. Returns slug, id, question, canonical URLs, and citation counts.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètreslimit· integer · optionnel
Maximum summaries to return.offset· integer · optionnel
Number of summaries to skip.
Exemple d'appel{"name": "list_answers", "arguments": {"limit": 1, "offset": 1}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"count": 1, "answers": []}} - list_canons≈ 252 tokens
List published CanonicAI domain canons from the static canon bundle. Returns slug, action statement, construct/source counts, and canonical URLs.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètreslimit· integer · optionnel
Maximum summaries to return.offset· integer · optionnel
Number of summaries to skip.
Exemple d'appel{"name": "list_canons", "arguments": {"limit": 1, "offset": 1}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"count": 1, "canons": []}} - search_answers≈ 249 tokens
Search CanonicAI answers by simple deterministic token scoring over question, shortAnswer, and answer fields.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresq· string · requis
Search query.limit· integer · optionnel
Maximum matches to return.
Exemple d'appel{"name": "search_answers", "arguments": {"q": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"count": 1, "query": "texte", "matches": []}} - search_constructs≈ 228 tokens
Search construct names and definitions across all canons (or one canon) by deterministic token scoring.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètresq· string · requis
Search query.canon· string · optionnel
Restrict to one canon slug.limit· integer · optionnel
Maximum matches to return.
Exemple d'appel{"name": "search_constructs", "arguments": {"q": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}], "structuredContent": {"count": 1, "query": "texte", "matches": []}}
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