Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Agentguard47

von bmdhodlVersion 0.2.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.bmdhodl/agentguard47

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Praxen & Gesundheit
  • Das musst du eintragen: AGENTGUARD_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: AGENTGUARD_API_KEY, AGENTGUARD_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

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

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

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

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bmdhodl bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Praxen & Gesundheiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 859 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 859 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 859 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Agentguard47 sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: AGENTGUARD_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.2) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Mirobody

von thetahealth

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

Läuft auf deinem Computer★ 1.408Apache-2.0Aktualisiert vor 5 Tagen
Installieren

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

Läuft auf deinem Computer★ 137Apache-2.0Aktualisiert vor 8 Tagen
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Google Health MCP

von davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

Läuft auf deinem Computer★ 79MITAktualisiert vor 4 Monaten
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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

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