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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Agentguard47

作者:bmdhodl版本 0.2.2i★ 4i在你的电脑上运行
注册名称io.github.bmdhodl/agentguard47

安装方法

What it does

Read-only MCP server for coding-agent traces, alerts, costs, usage, and budget health.

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key Needs AGENTGUARD_API_KEY
  • Category 诊所与健康

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行 · ✓ 命令已检查 2026年11月14日

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Agentguard47 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "agentguard47": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@agentguard47/mcp-server"
          ],
          "env": {
            "AGENTGUARD_API_KEY": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 退出 Claude 再重新打开

  6. 试一试

    用 Agentguard47 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Agentguard47,或回答中出现 Agentguard47 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • AGENTGUARD_URL Optional AgentGuard API base URL. Defaults to production.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Agentguard47

Agentguard47 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Agentguard47 的应用

  • 需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
  • 需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
  • 需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

B · 诊所与健康 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Agentguard47 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  4. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --scope user agentguard47 --env AGENTGUARD_API_KEY=your-value -- npx -y @agentguard47/mcp-server

    按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Agentguard47 在列表中并显示已连接

  6. 试一试

    用 Agentguard47 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Agentguard47,或回答中出现 Agentguard47 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • AGENTGUARD_URL Optional AgentGuard API base URL. Defaults to production.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Agentguard47 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  4. 填写你的密钥

    在 Agentguard47 的设置中,AGENTGUARD_API_KEY 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 Agentguard47 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Agentguard47,或回答中出现 Agentguard47 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • AGENTGUARD_URL Optional AgentGuard API base URL. Defaults to production.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要 Agentguard47 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Agentguard47 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  4. 填写你的密钥

    在 Agentguard47 的设置中,AGENTGUARD_API_KEY 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 Agentguard47 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Agentguard47,或回答中出现 Agentguard47 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • AGENTGUARD_URL Optional AgentGuard API base URL. Defaults to production.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Agentguard47 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user agentguard47 --env AGENTGUARD_API_KEY=your-value -- npx -y @agentguard47/mcp-server

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "agentguard47": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentguard47/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AGENTGUARD_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "agentguard47": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentguard47/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AGENTGUARD_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "agentguard47": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentguard47/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AGENTGUARD_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

需要你填写的值

  • AGENTGUARD_API_KEY 机密 必填 env
    AgentGuard read API key for querying traces, alerts, costs, usage, and savings.
  • AGENTGUARD_URL env
    Optional AgentGuard API base URL. Defaults to production.

说明仍为英文原文。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

每周下载量i
50/周
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
0.2.2
发布到注册中心i
2026年5月31日
代码最后更新i
2026年11月13日
作者
bmdhodl
软件包
npm: @agentguard47/mcp-server
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

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

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月14日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 bmdhodl 验证,该账户拥有此仓库

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于昨天

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 MIT

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

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与“诊所与健康”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 1108 个服务器的 92%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 1108 个服务器的 11% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 1108 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Agentguard47 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

你需要填写:AGENTGUARD_API_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于昨天,最新版本(0.2.2)于6个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Medplum MCP, Mirobody, Apple Health

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Medplum MCP

Securely access and manage FHIR healthcare data stored in Medplum.

作者:medplum广泛使用★ 27934个月前更新

在云端运行✓ 服务方 · medplum.com

Mirobody

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

作者:thetahealth正在增长↓ 290/周★ 14944天前更新

在你的电脑上运行✓ thetahealth.ai

Apple Health

Local-first Apple Health MCP server for questions about your sleep, workouts and heart data.

作者:neiltron正在增长↓ 106/周★ 5752个月前更新

在你的电脑上运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

AgentGuard

Stop runaway agents with runtime checks in Python.

AgentGuard checks budgets, repeated tool calls, retries, and elapsed time in instrumented Python code. Guards raise exceptions so your application can stop the next operation. The base SDK has no runtime dependencies and needs no account.

Names: this repository is agent47, the PyPI package is agentguard47, and the Python import is agentguard. AgentGuard 2.0.0 requires Python 3.11 or newer. On Python 3.9 or 3.10, pin agentguard47==1.4.0. See the Python migration guide before upgrading.

Getting started

Install in a virtual environment, then run the offline checks:

python -m pip install agentguard47

agentguard doctor agentguard demo

doctor checks the installation and local trace writing. demo exercises budget, loop, and retry stops without provider keys or network access. Follow the trace path printed by the command to inspect its output. agentguard demo --feedback prints a local redacted report; nothing is sent.

For a fresh PowerShell install and a runnable raw starter, follow the published-release walkthrough.

Share a stop receipt (new in 2.0.0)

agentguard receipt agentguard_demo_traces.jsonl prints a receipt of each stop with the trace's SHA-256 drawn as a barcode. Add --format markdown to paste it into a PR or issue. The hash identifies the trace file; it is not a signature. This stop receipt records a covered guard refusal. Anthropic's official /receipts plugin summarizes past Claude Code work (30 days by default). Neither output proves prevented spend or provides a signed attestation. The agentguard receipt command stays the same.

Guard a Claude Code session (new in 2.0.0)
agentguard hook claude-code --install --write

This installs a Claude Code hook that refuses the third identical tool call in a row and a call that already failed twice. "Identical" ignores JSON key order and preserves case and whitespace in values. The optional no_progress_max rule refuses a tool after repeated empty or same-error results even when input changes; it is off by default. Refusals omit raw input and go to .agentguard/claude-code/trace.jsonl. It checks tool calls, not tokens or subscription quota. See the Claude Code hook guide.

Guard a script without editing it (new in 2.0.0)
agentguard run --budget-usd 5 agent.py

This patches the OpenAI and Anthropic clients, then runs agent.py in the same interpreter. Settings come from flags, then environment variables, then .agentguard.json. A guard stop exits 1. Every run ends with the trace path on stderr, ready for agentguard receipt. agentguard run python -m mypkg works too. The bounds are the same as patching the client yourself; see enforcement boundary.

Subprocesses start a separate interpreter and are not patched by the parent. A detached, uninstrumented child can keep running after the guarded script exits. The offline reproduction demonstrates that boundary with two simulated calls and no network access.

agentguard run prices every patched call at paid rates, including a local model behind an OpenAI-compatible URL such as Ollama. A dollar budget can then stop a model that costs nothing. For a local model, patch the client in the script with free_local_clients=[client] and a BudgetGuard token or call cap, then run the script with python; see free local clients.

Stop before a third call

Save this as budget_demo.py and run python budget_demo.py. It makes no network requests.

from agentguard import BudgetExceeded, BudgetGuard

budget = BudgetGuard(max_calls=2) completed = 0

for _ in range(3): try: budget.check() # Check before the operation.

Put your provider or tool call here.

completed += 1 budget.consume(calls=1) # Record the completed operation. except BudgetExceeded: print(f"Stopped before call {completed + 1}")

assert completed == 2

Expected output: Stopped before call 3.

Stop a reworded loop

A stuck agent often rewords each retry, so no call repeats exactly. max_no_progress counts results instead: the same tool coming back empty, or with the same error, N times in a row stops the run whatever the arguments. normalize=True canonicalizes containers while preserving case and whitespace in argument values. Both options are off by default.

from agentguard import LoopDetected, LoopGuard

loop = LoopGuard(normalize=True, max_no_progress=3)

for pattern in ["retry_count", "retryCount", "retries"]: loop.check("grep", {"pattern": pattern}) matches = [] # Put your search here. This one finds nothing. try: loop.record_result("grep", matches, tool_args={"pattern": pattern}) except LoopDetected as stop: print(stop)

Expected output: No progress: grep came back empty 3 times in a row (limit: 3). Change the approach instead of rewording the call. Functions wrapped with trace_tool feed results to the guard automatically. Any other result in between starts the count over, so pagination and edit-then-test cycles do not trip it.

Connect a provider

Install the provider's client separately. For OpenAI:

python -m pip install openai
from agentguard import BudgetGuard, JsonlFileSink, Tracer, patch_openai

budget = BudgetGuard(max_cost_usd=5.00) tracer = Tracer( service="my-agent", sink=JsonlFileSink(".agentguard/traces.jsonl"), ) patch_openai(tracer, budget_guard=budget)

Make your OpenAI chat.completions.create or responses.create calls after this setup.

Standard OpenAI clients created earlier are covered too, including resource objects obtained before the patch. Activate the patch before sending requests or saving bound methods and raw/streaming response helpers. Those saved references can retain the original callable; recreate them after activation. patch_openai_async() covers async clients, and agentguard.init() enables both. See the enforcement boundary.

The patch checks recorded usage before dispatch and records response usage afterward, including streamed calls once the final usage arrives. A response can exceed the remaining cost or token allowance. Concurrent requests do not reserve capacity. Chat Completions streams request include_usage unless the caller already set it.

The OpenAI Agents SDK runs on responses.create, so agentguard.init() before the Runner puts every model call under the budget (example). Hosted tools and background=True responses are not covered. See the getting started guide for setup, traces, and framework starters.

How enforcement works

flowchart TD

accTitle: AgentGuard operation checks accDescr: Check a limit before an operation, then record usage. A[Instrumented operation] --> B{Guard check} B -->|Limit reached| C[Raise exception] B -->|Allowed| D[Run operation] D --> E[Record usage and trace] E --> A

Text equivalent: check before an operation, run it if allowed, then record usage. A guard exception returns control to your application's error handler.

GuardChecksRaises
BudgetGuardRecorded calls, tokens, or estimated costBudgetExceeded
LoopGuardRepeated tool calls; opt in to normalize=True and max_no_progress=N for reworded onesLoopDetected
FuzzyLoopGuardTool frequency and alternating patternsLoopDetected
RetryGuardRetries per toolRetryLimitExceeded
TimeoutGuardElapsed time when checkedTimeoutExceeded
RateLimitGuardCalls within a sliding minuteBudgetExceeded
X402SpendGuardPayment amounts before the payment callbackBudgetExceeded

For task budgets, use BudgetGuard.goal(...). For signatures and defaults, read the guard source and public exports.

Budgets can also persist across runs: configure JsonFileStateStore, a shared key, and period="day" for a daily counter. Set warn_at_pct=0.8 and an on_warning callback for an 80% warning. Workers must explicitly share the store and key; child-agent budget inheritance is not automatic. Monthly SDK limits are not implemented. See the capability matrix.

Limits and security

  • Guards cover operations you instrument. Installing the package does not intercept every action in Cursor, Claude Code, or another agent.
  • A guard is not a sandbox or permission system. A permitted operation can still be destructive.
  • Timeout checks do not interrupt an already blocked function or cancel an agent running on a provider's server.
  • Cost estimates are not invoices. Supply reported cost or use strict cost resolution when an estimate is insufficient.
  • Recorded-budget preflight refuses the next instrumented call when stored usage is already at a cap. It does not reserve concurrent in-flight requests, predict the next response, or cap a provider subscription. See the enforcement boundary.
  • The base SDK uses the standard library. Optional framework extras install third-party dependencies and need their own security review.
  • The optional [crewai] extra pulls ChromaDB. The 2026-09-12 audit found four unresolved advisories, including PYSEC-2026-311 / CVE-2026-45829. Review that exposure before installing the extra. Base SDK installs do not include ChromaDB.
  • Trace content can contain application data. Review it before sharing or configuring a remote sink.

See security reporting, the dated dependency audit, and release notes. Audit results describe their recorded date, not a permanent clean bill of health.

Local traces and optional hosted ingest

The SDK is the free local proof path. Start local. Add hosted ingest only when you need retained history, alerts, team visibility, spend trends, hosted decision history, or dashboard-managed remote kill signals.

Local guards remain authoritative. HttpSink mirrors trace and decision events; it does not execute remote kill signals by itself. See the dashboard contract before configuring it.

Local use has no hosted event quota, retention period, or API-key allocation. Network egress requires an integration you configure, such as HttpSink or an OpenTelemetry exporter.

Nothing in the local SDK phones home. The AgentGuard website describes the optional hosted service.

Documentation

You want toStart here
See which paths actually stop a callEnforcement boundary
Install and trace a first runGetting started

| Find guides and source references | [Do

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