公益项目社会影响力评估
SIA · 三层递进框架
从「逻辑自洽体检」到「指标量化」，再到「价值评估」——一套可辩护、可复现、适度的公益项目评估方法论。让资助决策有科学依据，让项目成效经得起追问。
三层递进框架
逻辑讲得通 → 成果量得出 → 价值算得清
三个层级既独立可单用，又层层递进。每一层都有明确的进入门槛与方法，避免"还没讲清逻辑就急着算钱"。
L1 · 逻辑自洽体检
变革理论重建 + 四维检验（逻辑完整性 / 合一性 / 假设合理性 / 受益方视角）+ 成熟度判定。即装即用的 AI 评估技能，自带品牌化报告输出。已在腾讯公益 100 个项目实测。
L2 · 指标量化
在 L1 基础上引入维度化指标集、证据五级评级（A-E）与量化评分卡（D1-D4），对接 insigoo 知识库与 MCP 引擎，输出可比较、可追踪的量化结论。
L3 · 价值评估
在 L2 量化与反事实数据齐备后启动，用叙事轨道或货币化轨道表达价值。当前暂缓开放，L2 报告会给出 L3 就绪度判断。
MCP 服务 · 第 1 个入口
把 SIA 知识库，接进你的 AI 客户端
SIA MCP Server 把 insigoo 公益项目数据库（sia_kb）与 SAG 语义检索开放为标准 MCP 工具， 让 WorkBuddy、Claude Desktop 等支持 MCP 的 AI 客户端在对话中直接调用，无需写一行 SQL。 这是 insigoo 对外发布的第一个 MCP 服务。
7 个可用工具
list_projects 列出 SIA 知识库中的公益项目，可按类目（A/B/C/D/X）/ 证据级（A-E）/ L2 等级（A-D）过滤。
get_project 获取单个项目的完整详情：L2 四维评分（d1-d4）、总分与等级、证据级、公平性标记，及全部指标明细。
get_indicators 查询指标明细，按项目 / 指标编码（M*/E*/S*）/ 层级（产出·成果·影响）过滤。
search_kb 对 SIA 知识库做语义检索（基于 SAG 向量库），返回相关文档片段与相似度，适合"找某类项目 / 某主题资料"。
l3_signals 实时计算 L3 价值评估层启动三信号水位（L2 跑通 50+ / 反事实通过率 / 3+ 公开标杆）。
get_counterfactual 读取反事实四系数 + 净贡献率 + L3 轨道资格；支持系数输入计算模式，附反双重扣减红线。
generate_report 聚合单个项目评估摘要（L1/L2 状态、指标覆盖、反事实资格、L3 轨道建议），输出结构化 JSON + Markdown。
如何接入（stdio 本地配置）
获取 sia-mcp-server 代码（GitHub ericyueric/insigoo-sia 或联系 insigoo@insigoo.cn），执行 npm install && npm run build 生成 dist/index.js。
在你的 AI 客户端 MCP 配置中填入下方片段（把 args 路径改为你本机的绝对路径）。
重启客户端，即可在对话中让 AI 直接调用 SIA 知识库工具。
~/.workbuddy/mcp.json{
"mcpServers": {
"sia-kb": {
"command": "node",
"args": ["/你的绝对路径/sia-mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}claude_desktop_config.json{
"mcpServers": {
"sia-kb": {
"command": "node",
"args": ["/你的绝对路径/sia-mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}sia_kb（PostgreSQL，workbuddy_ro 仅 SELECT）；语义检索走 SAG 向量库。整套只读、私有组网、无公网暴露；反事实明细表默认未授权时优雅降级为「系数输入计算模式」。
开源 → 试用 → 付费
两种使用方式
L2 指标量化评估
在 L1 基础上引入维度化指标集、证据五级评级与量化评分卡，对接 insigoo 知识库与 MCP 引擎，输出可比较的量化结论。面向基金会、资助方与社会组织开放有限试用。
申请 L2 试用 →申请 L2 指标量化试用
提交以下信息，我们将在 1–2 个工作日内与您确认试用形式与范围。（后端已就绪，配置激活后将真实进入 insigoo 线索库。）