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

Arsenal Decision Engine

von Faouzi122Version 2.0.1i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.Faouzi122/arsenal-decision-engine

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

R_net LP risk evaluator for DeFAI agents. IL + Breakeven Corridor O(1). L402 Lightning paywall.

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 in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

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

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.arsenal-quant.com/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http arsenal-decision-engine https://api.arsenal-quant.com/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "arsenal-decision-engine": {
      "url": "https://api.arsenal-quant.com/mcp"
    }
  }
}

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": {
    "arsenal-decision-engine": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.arsenal-quant.com/mcp"
    }
  }
}

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.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.arsenal-quant.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

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

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

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Faouzi122 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

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32718 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 19 % der anderen 32718 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32718 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 Arsenal Decision Engine 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.0.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

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.

Arsenal Decision Engine 🛡️

The Risk-Validation Layer for Autonomous AI Agents (DeFAI)

Method and raw results are published — backtest script · result data (180 days of Binance ETH/USDC daily closes):

🔬 Breakeven Corridor is a deterministic algebraic boundary (where IL = accumulated yield). Any position whose price ratio stays within [lower_be, upper_be] has R_net > 0 by mathematical definition — not a probabilistic model.

📐 This engine measures; it does not forecast. No predictive-accuracy figure is claimed — read the published result files and judge the method for yourself.


Mission

Transform DeFi uncertainty into deterministic, actionable risk metrics for autonomous agents. We do not run stateful trading bots or generate speculative prediction signals; we provide a stateless risk middleware layer that agents query before deploying or maintaining standard constant-product / full-range LP positions.

Built for agents. 100 free calls per IP per day — no wallet, no sign-up, custom parameters included. An L402 payment path is implemented in the gateway but is not operational in production: today, the engine is free to use.


What This Engine Does

Before an autonomous agent deploys capital or adjusts a standard constant-product / full-range LP position (such as Uniswap V2 or full-range V3), it submits the pool parameters (APY, price ratio, days held) to our API. The engine computes the exact mathematical risk, the net return ($R_{net}$), and the dynamic Breakeven Corridor bounds.

  • No LLMs. No hallucinations. Pure algebraic calculation.
  • Complexity: $\mathcal{O}(1)$ time and memory.
  • Latency: $< 15\text{ms}$ local execution.
Two ways to call it

1. MCP JSON-RPC — the endpoint advertised on the MCP registry

POST https://api.arsenal-quant.com/mcp
{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",

"params":{"name":"evaluate_pool", "arguments":{"apy":0.20,"price_ratio":0.85,"days_held":30}}}

Standard MCP handshake: `initialize` → `tools/list` → `tools/call`. Available over

streamable HTTP and stdio.

2. REST convenience route — no MCP client required

GET https://api.arsenal-quant.com/mcp/evaluate?apy=0.20&price_ratio=0.85&days_held=30

Both routes run the same calculation and the same quota. Note that /mcp/evaluate is GET-only: a POST to that path returns 405 Allow: GET, because JSON-RPC belongs on /mcp.

Engine Response (JSON Contract)
{

"impermanent_loss_pct": 0.3292, "accumulated_yield_pct": 1.6438, "r_net_pct": 1.3146, "il_to_yield_ratio": 0.2, "risk_level": "LOW", "breakeven_corridor": { "lower_ratio": 0.6941, "upper_ratio": 1.4407, "interpretation": "Position remains profitable if price ratio stays within [0.6941, 1.4407]" }, "inputs": { "apy": 0.2, "price_ratio": 0.85, "days_held": 30 }, "source": "Arsenal Decision Engine v2.0", "oracle_signature": " ", "layer": "FREE" }

`layer` reports how the call was served: `FREE` while inside the free quota,

PREMIUM once an L402 payment has been verified. The call shown above is served as FREE.


Access and Pricing

  • Free tier — `evaluate_pool`: 100 calls per IP per day, custom parameters included. No Lightning wallet is needed. This is the only tier currently in service.
  • Beyond the free quota: the gateway implements the L402 challenge and returns 402 with a WWW-Authenticate header. The payment rail is not operational in production — invoices issued today are not settleable, and no payment is expected or accepted. Treat the paid tier as announced, not available.
  • `GET /mcp/audit/latest`: 3 free calls per IP per hour; beyond that the route returns 402. That response documents the protocol; it is not a live payment path.

Python Integration Example

import urllib.request

import urllib.error import json import re import os

API_URL = "https://api.arsenal-quant.com/mcp/evaluate?apy=0.20&price_ratio=0.85&days_held=30" LNBITS_URL = "https://demo.lnbits.com"

LNbits requires a wallet key with send permission to pay an invoice.

Use a DEDICATED wallet funded with a small working balance, and never the key

of a wallet holding significant funds. Keep it in the environment, never in code.

LNBITS_PAYMENT_KEY = os.getenv("LNBITS_PAYMENT_KEY")

def query_risk_oracle(): req = urllib.request.Request(API_URL, method="GET") req.add_header("x-agent-id", "autonomous-lp-bot")

try: with urllib.request.urlopen(req) as resp: return json.loads(resp.read().decode('utf-8')) except urllib.error.HTTPError as e: if e.code == 402: auth_header = e.headers.get("WWW-Authenticate") macaroon = re.search(r'token="([^"]+)"', auth_header).group(1) invoice = re.search(r'invoice="([^"]+)"', auth_header).group(1)

pay_req = urllib.request.Request( f"{LNBITS_URL}/api/v1/payments", data=json.dumps({"out": True, "bolt11": invoice}).encode(), headers={"X-Api-Key": LNBITS_PAYMENT_KEY, "Content-Type": "application/json"} ) with urllib.request.urlopen(pay_req) as pay_resp: preimage = json.loads(pay_resp.read().decode())["preimage"]

retry_req = urllib.request.Request(API_URL, method="GET") retry_req.add_header("Authorization", f"L402 {macaroon}:{preimage}") retry_req.add_header("x-agent-id", "autonomous-lp-bot")

with urllib.request.urlopen(retry_req) as final_resp: return json.loads(final_resp.read().decode('utf-8')) else: raise

if name == "main": evaluation = query_risk_oracle() print(f"Risk Level : {evaluation['risk_level']}") print(f"R_net : {evaluation['r_net_pct']:+.4f}%") print(f"Breakeven : {evaluation['breakeven_corridor'}, {evaluation'breakeven_corridor'}]")


Developer Integration

  • Integration cookbook & MCP guides: COOKBOOK.md
  • MCP auto-discovery card: https://api.arsenal-quant.com/.well-known/mcp/server-card.json

Why per-call pricing is the intended model

This engine does not prevent losses, and it makes no claim about how much money it saves you. What it does is compute — deterministically, in $\mathcal{O}(1)$ — whether a position sits above or below its breakeven boundary. Each response carries an HMAC tag over the result, which lets the engine detect tampering with its own output; it is a symmetric provenance marker, not a proof a third party can verify independently.

The intended model is per-call pricing, so the cost can be budgeted like any other input. That model is not yet in service: today every call is free.

PopNx fragen