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为 AI 代理提供计划校验、规则约束与记忆对齐，降低偏航和违规风险
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"alignment-correction-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请把 alignment-correction-mcp 集成到我的 AI 代理流程中，在每次执行任务前审查计划是否偏离用户目标、违反行为规则，并记录关键交互记忆。
得到一套接入方案或配置流程，使代理在执行前经过对齐校验并保留上下文记忆。
下面是代理准备执行的操作步骤，请用 alignment-correction-mcp 检查是否存在越权、误操作或与用户意图不一致的问题，并给出修正建议：1）读取全部客户数据；2）批量发送通知；3）删除旧记录。
输出风险点评、违规点说明，以及更安全且更符合目标的替代执行方案。
请利用 alignment-correction-mcp 的历史记忆能力，结合之前用户明确表达的偏好，判断当前回复草案是否一致；如果不一致，请改写为更符合用户意图的版本。
得到一致性分析结果，以及参考历史偏好修订后的回复内容。
实时校验大模型输出的正确性、完整性与可靠性，降低错误进入工作流的风险。
为 AI 代理提供可持久检索的记忆库、知识图谱与自动记忆整理能力。
帮助 AI 代理导航、检索并理解代码库结构与变更历史。
为 AI 应用接入受物理法则约束的共享知识图谱，支持一致检索与推理。
为兼容MCP的AI代理提供持久记忆、目标跟踪与后台监控能力。
为大模型代理提供持久记忆、人格设定与上下文管理能力