Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Deterministic zero-trust policy enclave and cryptographic WORM audit ledger for MCP tools.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
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": {
"aegiscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aegiscore-ai/core",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add aegiscore -- npx -y @aegiscore-ai/core mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"aegiscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aegiscore-ai/core",
"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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"aegiscore": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aegiscore-ai/core",
"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.
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.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Sandeep-Hipparagi bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 14 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.
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.
AegisCore is an open-source reverse-proxy, deterministic invariant policy enclave, and cryptographic WORM audit ledger for autonomous AI agents. It intercepts model tool calls, validates them against strict schemas and deterministic invariants, and only executes approved actions within an isolated boundary.
🎯 Focused Scenario Showcases (Click to Expand)
Threat Vector: Indirect prompt injection instructs an autonomous agent to dump
users.credentials.
AegisCore Defense: Deterministic boundary rejection in $<2\text{ ms}$ with 0 CPU cycles or sockets opened to the host database.
*Run live:* node --experimental-strip-types scripts/demo-scenario-1.js
Threat Vector: Agent processes personal identifiers (Indian PAN / Aadhaar), conflicting with statutory Right to Erasure under India's DPDP Act.
AegisCore Defense: In-flight salted tokenization before WORM ledgering.
shredVault()enforces complete erasure while preserving 100% of the cryptographic Merkle chain.
*Run live:* node --experimental-strip-types scripts/demo-scenario-2.js
Threat Vector: Retrospective tampering of agent execution logs to conceal unauthorized actions.
AegisCore Defense: Write-Once-Read-Many (WORM) append-only ledger with cryptographic SHA-256 block traversal back to Genesis. Any bit alteration breaks chain validation.
*Run live:* node --experimental-strip-types scripts/demo-scenario-3.js
| Package | Language / Protocol | Status | Description |
|---|---|---|---|
@aegiscore-ai/core | Node.js / TypeScript (v0.1.3) | Available | Core deterministic engine, WORM ledger, bundled policies, and HTTP gateway daemon |
@aegiscore-ai/sdk | TypeScript (v0.1.3) | Available | Zero-dependency client for OpenAI tool calls, LangGraph, and MCP with full parity |
aegiscore-ai | Python (>=3.8, v0.1.3) | Available | Zero-dependency Python client for LangGraph, CrewAI, AutoGen (pip install aegiscore-ai) |
| MCP Registry Server | MCP Registry (v0.1.3) | Certified | Official MCP Registry server (io.github.Sandeep-Hipparagi/aegiscore) |
| MCP Adapter | JSON-RPC Stdio | Available | Native sidecar for Claude Desktop, Cursor, and LibreChat |
| DPDP Guide | Documentation | Complete | India DPDP Act 2023 compliance architecture & cryptographic shredding |
| Security Policy | Security & Disclosure | Active | Vulnerability disclosure SLAs, disclosure address, and runtime invariants |
| Changelog | Release History | v0.1.3 | Keep-a-Changelog history, security hardening, and test parity log |
| Audit Report | Security & Audit | Certified (v0.1.2) | External production readiness audit, DevSecOps report & empirical benchmarks |
| Show HN | Community | Ready | Hacker News launch narrative & technical breakdown |
AegisCore underwent an end-to-end production readiness audit, fault isolation analysis, high-concurrency stress testing, and adversarial penetration testing probing (SkillSpector static analysis & PentAGI-style adversarial evasion probes). Read the complete audit and verification report in AUDIT_REPORT.md.
| Benchmark Metric | Measurement | Operational Impact |
|---|---|---|
| Cold Start Time | 0.291 ms | Instant container startup with zero JVM/Python runtime warm-up |
| P50 (Median) Pipeline Overhead | 58.2 µs (0.058 ms) | Negligible sub-millisecond impact on agentic loop latency |
| Average Execution Overhead | 78.1 µs (0.078 ms) | Full invariant verification, PII tokenization, and Merkle chaining |
| In-Memory Gateway Throughput | >12,500 req/sec | Sustained high-concurrency event loops without thread contention |
| Memory Footprint Delta (1k reqs) | +1.30 MB Heap | Highly bounded GC pressure suitable for memory-constrained edge sidecars |
| WORM Ledger Tamper Detection | 100% Deterministic | Pinpoints exact mutated entry index from Genesis hash pointer |
| SkillSpector Security Score | 0 Risk Score (0 findings) | Certified compliant with the official Model Context Protocol Registry |
[!TIP]
Production Readiness Score: 9.8 / 10 (Enterprise), 9.9 / 10 (Startup), 9.9 / 10 (OSS).
Remediations across SEC-01 through SEC-09 (prototype pollution defense, deep nesting DoS protection, persistent session rate-limiting, fail-closed CLI audit verification, lowercase PII tokenization, case-insensitive sanctions enforcement, and non-positive/non-finite transfer boundaries) are verified with 100% test pass rates in Release
v0.1.2. SeeAUDIT_REPORT.md.
Modern AI agent architectures couple model intent directly to tool execution. Developers pass raw database connections, payments API credentials, and write privileges directly to the LLM agent runtime:
[User / Jailbreak Prompt] ──> [LLM Model Weights] ──> [Direct Tool Execution] ──> 🔥 Disaster
Why prompt guardrails cannot guarantee security:
"Never delete user records") are probabilistic suggestions, not mathematical guarantees. Adversarial jailbreaks, indirect prompt injections, and context drift routinely bypass prompt instructions.DROP TABLE, the damage is irreversible.AegisCore strips all execution power from the agent. The agent produces only an Intent Proposal. AegisCore evaluates the proposal through a deterministic, zero-trust policy enclave before any downstream code is triggered:
AEGIS-CORE GATEWAY ENCLAVE
┌────────────────────────────────────────┐ │ 1. DPDP PII Tokenizer & Vault │ │ 2. Strict Schema Quarantine │ [Agent Intent] ──(Proposal)──>│ 3. Invariant Engine (Rate / Bounds) │──(Only if APPROVED)──> [Isolated Execution Boundary] │ 4. WORM Cryptographic Merkle Chain │ │ (Sanitized Env / Timeout) │ 5. Asynchronous HITL Escalation Gating │ ▼ └────────────────────────────────────────┘ [Real Backend / DB / API]
+-------------------------------------------------------------+
| AI AGENT LOOP | | (LangGraph / MCP / Raw OpenAI) | +-------------------------------------------------------------+ | (POST /v1/gateway/dispatch) v +-------------------------------------------------------------------------------------------+ | AEGIS-CORE GATEWAY PIPELINE | | | | [Step 1: PII Sanitizer] ──> Detects PAN, Aadhaar, Phone, Email & tokenizes via salt | | [Step 2: Schema Validate] ──> Enforces strict types; extra fields fail closed | | [Step 3: Policy Engine] ──> Invariants: param_boundary, rate_limit, disallowed_targets | | | | | | | | | | (BLOCKED) | (REQUIRES_HITL) | (APPROVED) | | v v v | | [WORM Ledger Entry] [HITL Challenge Created] [WORM Ledger Entry]| | Return 403 Forbidden Wait for Supervisor Signoff Dispatch to Sandbox | +------------------------------------------------------------------------------|------------+ v +---------------------------------+ | ISOLATED SANDBOX RUNNER | | - process.env secrets scrubbed | | - Hard safety timeout abort | | - Stack trace leak isolation | +---------------------------------+ | v [Protected Real System]
sdk/ ➔ core/ ➔ policies/AegisCore decouples probabilistic model decisions from irreversible execution by routing every tool call through a deterministic enclave. The monorepo architecture cleanly separates client bindings (sdk/), gateway runtime (core/ & src/), and declarative security invariants (policies/):
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo