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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Delego

作者:Delego-Devバージョン 0.3.4i★ 25iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Delego-Dev/delego

インストール方法

概要

作者による説明(英語の原文)

Intent-bound action authorization for AI agents: policy, human approval, and a signed audit trail.

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 2/2 合格 · あなたのパソコンで動きます

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. Delego に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。費用がかかる場合があります。

    Delego のサイトを開く ↗

  3. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "delego": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "delego"
          ],
          "env": {
            "DELEGO_HOME": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. Claude を終了してもう一度開く

  6. 試してみる

    Delego を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Delego を使っていると言うか、回答に Delego のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Delego につなげません

Delego はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Delego につなげるアプリを使う

  • Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · その他 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. Delego に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。費用がかかる場合があります。

    Delego のサイトを開く ↗

  3. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  4. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add delego --env DELEGO_HOME=your-value -- uvx delego

    Enter の前に「your-value」を自分のキーに書き換えてください

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. Claude Code で /mcp と入力

    Delego が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  6. 試してみる

    Delego を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Delego を使っていると言うか、回答に Delego のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. Delego に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。費用がかかる場合があります。

    Delego のサイトを開く ↗

  3. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  4. キーを入力

    Delego の設定で DELEGO_HOME が空です。自分のキーを入れて保存します

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  6. 試してみる

    Delego を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Delego を使っていると言うか、回答に Delego のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

Delego のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. Delego に登録してキーを作る

    提供元のサイトで登録し、次の手順で使う API キーを作ります。費用がかかる場合があります。

    Delego のサイトを開く ↗

  3. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  4. キーを入力

    Delego の設定で DELEGO_HOME が空です。自分のキーを入れて保存します

    キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください

  5. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  6. 試してみる

    Delego を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Delego を使っていると言うか、回答に Delego のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Delego を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add delego --env DELEGO_HOME=your-value -- uvx delego

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "delego": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "delego"
      ],
      "env": {
        "DELEGO_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "delego": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "delego"
      ],
      "env": {
        "DELEGO_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "delego": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "delego"
      ],
      "env": {
        "DELEGO_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

自分で入力する値

  • DELEGO_HOME env
    Directory holding the policy, signing keys, and audit ledger (defaults to ~/.delego). Set this to keep state project-scoped, e.g. /abs/path/to/project/.claude/.delego.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
35/週
ライセンスi
ライセンスの記載なし
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.3.4
カテゴリi
その他
レジストリ公開日i
2026年6月11日
コードの最終更新i
2026年6月11日
作者
Delego-Dev
パッケージ
pypi: delego
ウェブサイト
delegohq.com
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月11日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Delego-Dev で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:5 か月前

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの19148件のうち98%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの19148件のうち10%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの19148件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Delegoは安全ですか?

当てはまる基本チェック2項目のうち2項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は5 か月前、最新バージョン(0.3.4)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:World Monitor, Claude Flow, Tldraw

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

作者:koala73広く使われている★ 9万6 日前更新

クラウドで動く✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

作者:ruvnet広く使われている↓ 1.4万/週★ 8.1万14 か月前更新

パソコンで動く

Tldraw

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

作者:tldraw広く使われている★ 5.1万8 か月前更新

クラウドで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

delego

Website: delegohq.com · Docs: delegohq.com/docs · Spec: Delego-Dev/specification

Intent-bound action authorization for AI agents. It sits between an agent and whatever credential broker holds the user's secrets, and it answers the one question brokers don't: *is this specific action the thing the human actually asked for?*

   agent  ──propose──▶  delego  ──if allowed──▶  credential broker  ──▶  service

(LLM) (policy + (Agent Vault / (bank, approval + OneCLI / SaaS, audit) Browser Use…) API) │ └── needs_approval ──▶ human (CLI)

📜 Protocol: delego implements protocol 0.3 of the open delego wire specification — canonicalization, the policy schema, intent/fingerprint binding including the §4.2 query-fold, and the signed audit chain. The authorization token (spec §9) is an optional profile, not yet implemented.

Why this exists

The "agent gets its own scoped credential, and never holds the user's secret directly" pattern is now a crowded, converging space — Infisical's Agent Vault, OneCLI, Browser Use, Nango, and others all do credential brokering.

The harder problem sits one level up — the confused deputy: the agent holds a *valid* credential, a prompt injection redirects it, the scope *covers* the action, so the broker happily injects the secret and the action goes through. The credential is the wrong place to catch this — it's valid. OAuth tokens carry no commitment to the original instruction.

Authorising the *action* (not just the credential) is an active area — see deterministic policy engines (OPA/Cedar, Permit), human-in-the-loop approval (HumanLayer), MCP gateways/firewalls, and the "pre-action authorization" line of research. delego is a small, deterministic, local, Apache-2.0 reference for it: no LLM in the decision path, no credential custody, approvals bound to the exact action fingerprint, and a signed, hash-chained audit trail — riding the existing broker layer rather than competing with it.

What it is / isn't

  • Is a decision-and-audit layer. Deterministic policy, human approval for sensitive actions, signed append-only audit ledger.
  • Isn't a credential vault or a proxy. It delegates execution to a broker through a thin BrokerAdapter interface — you ride the existing layer instead of rebuilding it.
  • Authorisation is pure Python, no LLM in the loop. A model can advise upstream; the decision that gates a credential is made outside the stochastic loop, so an injection can't talk its way past it.

Key properties

  1. Intent binding — every action carries a hash of the original human instruction, recorded in the audit ledger and re-checked at resolve time, so an approval cannot be re-pointed at a different claimed instruction.
  2. Action-bound, single-use approval — a human "yes" is bound to one exact action fingerprint. An agent that gets approval for action A cannot reuse it to run action B (the confused-deputy guard), and cannot replay the *same* approval to run action A twice — an approval releases its action exactly once.
  3. Tamper-evident audit — receipts form an Ed25519-signed hash chain. Editing, reordering, removing a receipt, or dropping a field breaks verification, which reports the fault rather than trusting the ledger. *Caveats (be precise):* hash-chaining does not catch truncation of the most recent receipts (a tail-truncated prefix verifies clean), and the local signing key protects nothing against a host compromise. For rollback detection, anchor the head externally and pass it to verify(expected_head=…); for key safety, use an HSM/KMS. See SECURITY.md.

Quickstart

pip install delego          # the `delego` library + CLI

pip install "delego[mcp]" # add the delego-mcp server (MCP is an optional extra)

delego init # creates ~/.delego with signing keys and an example policy delego policy # inspect the active policy

To run the full loop end-to-end from a clone — an allowed read, a forbidden deny, an over-cap deny, an approval flow, the confused-deputy guard refusing a substituted action, and audit-chain tamper detection (no agent or live service needed):

git clone https://github.com/Delego-Dev/delego && cd delego

pip install -e ".[dev]" python examples/demo.py pytest

Human side (CLI)
delego policy            # show the active policy

delego pending # list actions awaiting approval delego approve apr_xxxx # release a parked action (or: delego deny apr_xxxx) delego log -n 20 # read recent receipts delego verify # check the audit chain (hashes, linkage, signatures)

Agent side (MCP) — wiring into Claude Code

delego ships an MCP server (delego_mcp) over stdio — install it with the mcp extra: pip install "delego[mcp]". Register it in your MCP config (for Claude Code, .mcp.json at the project root) so the agent can propose actions. Set DELEGO_HOME to keep the policy, signing keys, and ledger project-scoped under .claude/.delego:

{

"mcpServers": { "delego": { "command": "delego-mcp", "env": { "DELEGO_HOME": "/abs/path/to/project/.claude/.delego" } } } }

Initialise that home and approve from the same one (the CLI and MCP server must share a home):

delego --home .claude/.delego init       # keys, example policy, and a .gitignore

delego --home .claude/.delego pending # ...then: delego --home .claude/.delego approve apr_xxxx

If DELEGO_HOME is unset, the CLI also auto-uses ./.claude/.delego when run from the project root, falling back to ~/.delego. (Use an absolute path in the MCP env, since the server's launch directory isn't guaranteed.)

Tools exposed:

toolwhat it does
delego_propose_actionsubmit an action; returns allow / deny / needs_approval
delego_resolve_actioncomplete an approved action (fingerprint must match)
delego_pendinglist actions awaiting human approval (read-only)
delego_audit_tailread recent receipts
delego_show_policyshow the active policy

Approving and denying are deliberately not exposed over MCP — the agent that proposed an action must never be able to approve it; a human decides out-of-band.

Typical flow: the agent calls delego_propose_action. If it comes back needs_approval with an approval_id, a human runs delego approve , then the agent calls delego_resolve_action with the identical action to complete it.

Policy format

A rule matches on method / host / path (glob) / path_contains, decides allow or needs_approval, and can attach constraints. Order is forbidden (hard deny) → rules (first match wins) → default. A matched rule whose constraints fail becomes a deny (fail-closed). See policy.example.yaml.

rules:
  • name: place-order decision: needs_approval match: { method: POST, host: api.example.com, path: /orders } constraints: amount: { field: amount, max: 5000, currency: USD } allow_list: { field: destination, in: [internal] }

Supported constraints: amount (cap + currency), allow_list (field-in-set), rate_limit (max per minute/hour/day, counted from the ledger).

Build on delego

Three ways to use it, lowest friction first:

  • As an MCP server — delego init, add the delego-mcp server to your MCP config, and your agent proposes actions instead of executing them. No code.
  • As a library — pip install delego, write a policy + a BrokerAdapter, and call fw.propose(...) in your tool-call path.
  • Behind a service — wrap the Firewall in an HTTP API so many agents share one decision point and one audit chain.

The one extension point is the broker — where your credential lives and the authorised action actually runs. delego never holds the secret:

  • NullBroker (default) — simulates execution; for demos and tests.
  • HTTPProxyBroker(gateway_url) — forwards the authorised action to an external credential gateway (OneCLI / vault / proxy) that injects the secret upstream.
  • Your own — implement execute(action) -> dict against the BrokerAdapter protocol in delego/brokers.py.

▶ [Delego-Dev/sample-app](https://github.com/Delego-Dev/sample-app) — a FastAPI service built on the published package, with the full propose → approve → resolve loop and a copy-paste curl walkthrough. The best starting point for building your own.

See [ROADMAP.md](ROADMAP.md) for where delego is going and where to help.

Status

  • Implemented (protocol 0.3): the policy engine, intent hashing, action fingerprinting with the URL query folded into the fingerprint (spec §4.2 — /orders?to=me and /orders?to=attacker are different actions), the confused-deputy guard, intent-bound + single-use human approvals, the signed, hash-chained audit ledger with verification and an external head-anchor check (delego verify --expected-head), and the §9 authorization token (optional profile) — a short-lived, EdDSA-signed JWS a separated broker verifies before injecting a credential (build_firewall(..., mint_tokens=True); verify_token / require_fingerprint).
  • Single-writer daemon (delego daemon): one long-running process owns the ledger, so every client routes through it and rate_limit is exact across all of them — not just one host's file lock. The CLI's approve/deny/pending auto-route to a running daemon. Optional: with no daemon, everything works file-backed as before.
  • Brokers: the default NullBroker holds no credentials and makes no real request — it records what *would* be sent (for demos and tests). HTTPProxyBroker forwards an authorised action — and its authorization token — to an external credential gateway; or write your own against the BrokerAdapter protocol in delego/brokers.py.
  • Not yet: the MCP agent surface auto-routing to the daemon (it still talks to the firewall directly — wiring it is the next step), a TCP/cross-host daemon transport (it's a local Unix socket today), and a non-MCP HTTP surface.
  • Known limitations: without the daemon, concurrent writes to the file-backed ledger and approval store are serialised with an OS file lock (corruption-safe), and a rate_limit is exact only among processes sharing one home on one host. Run `delego daemon` for exact rate limits across all clients (one writer). The daemon serializes one action in flight at a time (a reserve-then-execute throughput optimization, and a TCP transport for other hosts, are future work). Path globbing is coarse (** and * collapse).

License

Licensed under the Apache License 2.0.