美術品の履歴28万件をMCPで受け継ぎ、分からなければ「分からない」と答えるようにしました

美術品のプロビナンス（所蔵履歴）知識グラフをMCPサーバーとして公開しました。無料のオープンベータで、キーなしでURLひとつでClaude/ChatGPT/Cursorに接続できます: https://provenio.art/api/mcp（stdioは npx provenio-mcp）

作りながら確認したこと — 最新のLLMは有名な美術史についてはすでによく知っています。そこでドメインサーバーの本当の差別化ポイントは、知識ではなく「分からないときの振る舞い」だと結論づけました。

たとえばバスキアの Untitled (Boxer) について尋ねると、1982年の制作後、2017年のクリスティーズのオークションまで35年間、所蔵者が公的に確認されたことがないという事実を、次のように返します:

{ "gap": "1982年の原購入者および1982–2017年の所蔵チェーンは一次資料で確認されていない", "impact": "medium" }

もっともらしい所蔵者をでっち上げる代わりに、空白をデータとして返します。鑑定・返還・保険のように、自信のある嘘が沈黙より危険なドメインでは、これが中核機能だと考えました。

構成:

282,731ノードの知識グラフ（CIDOC-CRM/PROV-O）— Getty Provenance Index、Knoedler画廊台帳（1872–1971）、展示・略奪・返還記録
27個のツール: 所蔵チェーン（ナチス時代1933–45年のリスクフラグ付けを含む）、オークション価格のパーセンタイル要約、類似作品比較、影響ネットワーク
幻覚率<1%は、ライブAPIに対して再実行可能なevalハーネスで検証（自己申告ではありません）
1人開発、AIエージェントシステムでオントロジー→MCP→Webまで

おまけに、このデータで作った作品もあります: provenio.art/genesis — 36人の画家が実際の影響関係の隣接行列上で蔵本モデルにより同期するビジュアライゼーションです（各フレームで実計算）。

「出典がなければ沈黙するAI」の設計についてのフィードバック、特に他のドメインに適用してみた方々の意見を聞きたいです。

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