Arsenal-Quant-Project（Arsenal Decision Engine）是面向自主 AI 智能体（DeFAI）的风险验证层，专注于为 DeFi 操作提供确定性的 MEV、无常损失（Impermanent Loss）与滑点风险指标。
用途：在自主智能体部署资金或调整标准恒定乘积/全范围 LP 头寸（如 Uniswap V2 或全范围 V3）之前，将池参数（APY、价格比率、持有天数）提交至 API，引擎计算精确的数学风险、净回报（R_net）以及动态盈亏平衡走廊（Breakeven Corridor）边界。该引擎不运行有状态交易机器人，也不生成投机性预测信号，而是提供无状态风险中间件层，供智能体在操作前查询。
主要能力：
- 确定性计算：盈亏平衡走廊是确定性代数边界（IL = 累计收益），任何价格比率保持在 [lower_be, upper_be] 内的头寸，按数学定义 R_net > 0，而非概率模型。
- 无 LLM、无幻觉：纯代数计算，复杂度 O(1) 时间和内存，本地执行延迟低于 15ms。
- 引擎测量而非预测：不声称预测准确率，方法和原始结果已发布（回测脚本、180 天 Binance ETH/USDC 日收盘数据）。
- 响应 JSON 契约：layer 字段报告调用服务方式，FREE 表示在免费配额内，PREMIUM 表示 L402 支付已验证。
- 每个响应携带对结果的 HMAC 标签，用于检测引擎自身输出被篡改；这是对称来源标记，并非第三方可独立验证的证明。
使用方式： 提供两种调用途径：
- MCP JSON-RPC：标准 MCP 握手 initialize → tools/list → tools/call，支持 streamable HTTP 和 stdio。
- REST 便捷路由：无需 MCP 客户端。两条路由运行相同计算和相同配额。注意 /mcp/evaluate 仅支持 GET，对该路径 POST 会返回 405 Allow: GET，因为 JSON-RPC 属于 /mcp。 开发者集成：集成手册与 MCP 指南见 COOKBOOK.md；MCP 自动发现卡片位于 https://api.arsenal-quant.com/.well-known/mcp/server-card.json。提供 Python 集成示例。
适用场景： 适用于自主 DeFi 智能体在部署或维护标准恒定乘积/全范围 LP 头寸前进行风险验证，帮助智能体以确定性方式判断头寸是否位于盈亏平衡边界之上或之下。
限制与当前状态：
- 免费层：evaluate_pool 每 IP 每天 100 次调用，包含自定义参数，无需 Lightning 钱包，这是当前唯一在服务的层级。
- 付费层：网关实现了 L402 挑战，超出免费配额返回 402 及 WWW-Authenticate 头。但支付通道尚未在生产环境运行，今日发出的发票不可结算，不期望也不接受付款。付费层应视为已宣布但不可用。
- GET /mcp/audit/latest：每 IP 每小时 3 次免费调用，超出返回 402；该响应仅记录协议，并非实时支付路径。
- 该引擎不防止损失，也不声称能节省多少资金。
- 预期模型为按次定价，以便像其他输入一样预算成本，但该模型尚未投入服务，目前所有调用免费。
