indiebiz-evidence

English — You collect information from several sources. Before you present a number as "the answer", you need to know: do the sources agree? Can you trace it back to the raw file? Is it even still being reported? indiebiz-evidence is a local, zero-dependency evidence layer that cross-checks what you collected — agreement across sources, provenance, and anomalies — so you verify before you conclude. It does not collect for you; it helps you verify what you collected — equal values are not proof of truth. Point it at dated CSV/JSON exports and query it from the CLI or a zero-dependency MCP server your agent can call.

你从好几个来源收集信息。但在把一个数字当成"答案"给出去之前，你得先知道：这几个来源说的 一致吗？能不能回溯到原始文件？它现在还在被报告吗？ indiebiz-evidence 是一个本地、零依赖的 证据层，把你收集到的东西交叉复核——多源是否一致、出处可回溯、异常先声明——让你先核实， 再下结论。它不替你采集，它帮你核实采到的东西——值相同不等于事实已核实。指向按日期命名的 CSV/JSON 导出即可，CLI 或 零依赖 MCP Server 供你的 agent 调用。

它解决的不是"抓不到"，是"没复核就当成正确答案"

做信息收集的人最容易翻的车，不是抓取失败，而是复核不完全就把一个值当成了事实：

五分钟上手（先跑 demo，不用先有自己的数据）

pip install indiebiz-evidence              # 从 PyPI 安装，零运行时依赖
indiebiz-evidence demo --db demo.db        # 合成数据，立刻看到 6 类异常
indiebiz-evidence audit --db demo.db --source demo-prices   # 一句话健康报告
indiebiz-evidence mcp --db demo.db --selftest               # 15 个 MCP 工具自检

demo 用的是 2099 年的虚构实体，不需要你先准备任何数据。装完在任意目录都能跑 （演示数据随包分发，不依赖仓库目录）。

用你自己的数据：把按日期命名的 CSV/JSON 导出放进一个目录，然后

indiebiz-evidence import --source competitors --input ./my-exports --db data/my.db
indiebiz-evidence audit --db data/my.db --source competitors

路径规则：--input / --db 都相对当前工作目录解析（和任何普通 CLI 一样）。 相对路径找不到时，import 会明确报错退出，不会静默建一个空库。

从多个来源核实一条信息（这是本工具的核心用途）：把不同来源的导出分别导入成不同的源， 然后对同一个实体做跨源核对——

indiebiz-evidence import --source site-a --input ./from-site-a --db data/my.db
indiebiz-evidence import --source site-b --input ./from-site-b --db data/my.db
indiebiz-evidence crosscheck --db data/my.db --entity "Acme Widget"

它会把 Acme Widget 在 site-a / site-b 的每个字段摆到一起，告诉你：

• 一致：几个来源说的相同（值与原文都一致）→ 有佐证，但仍需确认实体/口径/时效/来源独立；
• 打架：来源之间不同 → 列出各自的值和出处，先查是不是口径/单位/抓取日期不同，再下结论；
• 孤证：只有一个来源报告 → 没法交叉验证，别当成已核实。

每条观测都带自己的原文、抓取日和 raw_ref 能回溯；某源没报的字段记为"未报告"，不是 0。名字匹配只是线索， 字段同名也不代表同口径——所以它摆证据给你判断，不替你宣判谁对谁错。

一个 30 秒的真实感示例（三源抓价，揪出小数点错误/悄悄丢列/孤证）： examples/cross_check_prices，python examples/cross_check_prices/run_example.py 直接跑。

更完整的四天踩坑教程见 docs/QUICKSTART-COLLECTOR.md， 每一段输出都是照抄实跑结果（CI 机制保证它不会漂移）。仓库内也可用 python scripts/make_demo_db.py / run_import.py / audit_source.py（与安装版等价）。

接进你的 agent（MCP 宿主配置）

MCP server 走 stdio。在宿主（Claude Desktop、Codex 等）的配置里加一段， 用绝对路径指向解释器和数据库：

{
  "mcpServers": {
    "indiebiz-evidence": {
      "command": "indiebiz-evidence",
      "args": ["mcp", "--db", "/absolute/path/to/data/my.db"]
    }
  }
}

若宿主找不到 indiebiz-evidence 命令，把 command 换成解释器绝对路径、 args 换成 ["-m", "indiebiz_evidence.cli", "mcp", "--db", "..."]。 配置后重启宿主，先调 list_sources 确认连上了。

十五个 MCP 工具

工具描述里写死了纪律：孤证不是核实；解读任何变化前先查异常；缺失≠0；不跨身份边界做差；跨断档的变化不是一夜之间的；候选不是结论。

检测规则（与领域无关）

成熟度

0.x 是实验性版本。已用：合成回归矩阵（14 场景）、158 项测试、文档真值检查。 未用真实语料验证精度——这条缺口写在 COMPLIANCE.md §六，不藏着。 适用场景：本地、受信任输入、单机使用。不承诺处理任意规模或敌意输入。

安装

pip install indiebiz-evidence          # 从 PyPI 安装（推荐），装出 indiebiz-evidence 命令
# 或从源码安装（在仓库克隆目录内）：pip install .
python scripts/run_release_gate.py     # 五道门禁单一入口（158 tests，跳过=失败；CI 同款）

数据与隐私

本仓库不含任何上游数据：没有数据库、没有抓取内容、没有真实实体名。demo 全部是 2099 年的虚构实体。 data/ 全目录 gitignored。详见 COMPLIANCE.md。

许可

MIT，见 LICENSE。