Decompose Mcp

🧩 确定性文本智能解析引擎

将文本分解为带权威等级、风险类别、注意力评分的语义单元,无需LLM,确定性本地处理,14ms/文档极速响应。

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安装
1.3k
版本
0.1.2
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使用说明

核心用法

Decompose 是一款面向文档智能的确定性文本解析工具,通过规则引擎(非LLM)将任意文本或URL内容拆解为结构化语义单元。每个单元自动标注6类权威等级(mandatory/prohibitive/directive/permissive/conditional/informational)、7级风险分类(safety_critical/security/compliance/financial/contractual/advisory/informational)、0-10注意力评分,并提取标准引用(ASTM/ISO/OSHA等)、财务数值、日期实体及不可缩减条款标记。

显著优点

  • 极致效率:Apple Silicon上约14ms/文档,吞吐量1000+字符/毫秒,较LLM方案节省60-80%上下文窗口
  • 完全本地:decompose_text工具零网络IO,无API成本,离线可用,输入输出严格确定性
  • 工程级安全:URL获取功能内置SSRF防护,阻断私有IP段(RFC 5735/4193),DNS预解析双重校验
  • 供应链可信:GitHub全源码开源,PyPI通过Trusted Publishers(OIDC)发布,构建流程可审计

潜在局限

  • 规则引擎依赖预设模式,对高度非结构化或隐喻性文本的泛化能力弱于LLM
  • URL获取功能需网络权限,虽有多层防护但仍存在针对公开URL的潜在攻击面
  • 当前主要优化方向为技术规范/合同/政策文档,创意写作类文本分析效果有限

适合人群

企业合规官、合同分析师、AI Agent开发者、需处理大量结构化文档的RAG系统架构师、对LLM成本敏感且要求确定输出的场景

常规风险

  • 误分类风险:复杂条件句的权威等级判定可能存在边界模糊
  • URL工具的网络暴露面需配合防火墙策略使用
  • 无版本锁定说明,自动更新可能引入行为变更

Decompose Mcp 内容

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