Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
AI/LLM agent output audit MCP: policy eval, tamper-evident chain, AI safety, x402 USDC on Base.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://mcp.fronesislabs.com/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http dcl-trust-oracle https://mcp.fronesislabs.com/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dcl-trust-oracle": {
"url": "https://mcp.fronesislabs.com/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"dcl-trust-oracle": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.fronesislabs.com/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://mcp.fronesislabs.com/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con el dominio fronesislabs.com (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (2.3.1) llegó al registro hace 3 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Don't trust the agent. Trust the proof.
Autonomous AI agents now take actions with real consequences — financial, legal, reputational. Most of them are black boxes: no record of what was decided, why, or whether that decision was tampered with afterward.
DCL Trust Oracle closes that gap. Every agent output is evaluated against policy in real time and sealed into a tamper-evident hash chain — a deterministic, cryptographically verifiable record of what happened and when. Edit any past entry and the entire chain invalidates. No one — not even Fronesis Labs — has to be trusted for the record to hold up.
DCL Trust Oracle provides deterministic policy evaluation for LLM outputs with a tamper-evident audit chain. The system stores only cryptographic hashes and decision metadata — never raw content — enabling verifiable, post-action forensic analysis across distributed AI agents.
Available two ways:
webhook_server.py) — direct HTTP integration.mcp_server.py) — native Model Context Protocol integration for AI agents. Live at https://mcp.fronesislabs.com/mcp (streamable-http). Also listed on Smithery (remote URL → same production endpoint; see smithery.yaml) and the official MCP Registry.Both servers share the same evaluation logic and tamper-evident chain (dcl_core.py), and are priced identically.
pip install -r requirements.txt
python webhook_server.py
Server runs on `http://localhost:8080`
Production (hosted):
https://mcp.fronesislabs.com/mcp
Streamable HTTP transport — point any MCP client here directly, no setup required.
Local development:
pip install -r requirements.txt
python mcp_server.py
Server runs on `http://localhost:8081` (streamable-http transport)
Catch a bad output *before* it reaches a user, a wallet, or downstream system.
| REST Endpoint | MCP Tool | Price | Description |
|---|---|---|---|
POST /evaluate/fast | dcl_evaluate_fast | $0.01 | Fast policy check for low-risk outputs. Returns tamper-evident tx_hash. |
POST /evaluate/strict | dcl_evaluate_strict | $0.05 | Deep analysis for high-stakes outputs with higher confidence thresholds. |
POST /evaluate/jailbreak | dcl_evaluate_jailbreak | $0.02 | Instruction adherence check — detects prompt injection patterns and role-hijacking attempts. |
POST /evaluate/safety | dcl_evaluate_safety | $0.01 | Baseline screening for known harmful text patterns. Optimized for high throughput. |
POST /evaluate/quality | dcl_evaluate_quality | $0.03 | Content quality & drift check — evaluates format adherence and contextual drift. |
POST /evaluate/batch | dcl_evaluate_batch | $0.10 | Bulk processing — up to 200 items per MCP call (REST default max_items: 20). Cost-effective for multi-turn history. |
| REST Endpoint | MCP Tool | Price | Description |
|---|---|---|---|
POST /pipeline/start | dcl_pipeline_start | $0.05 | Initializes a long-running audit session for continuous drift tracking. Returns pipeline_id. |
When something *did* go wrong, reconstruct exactly what happened.
| REST Endpoint | MCP Tool | Price | Description |
|---|---|---|---|
GET /audit/{tx_hash} | dcl_audit_decode | $0.10 | Basic post-action audit — returns verdict, confidence, agent_id, reason by tx_hash. |
GET /audit/{tx_hash}/deep | dcl_audit_decode_deep | $0.50 | Deep forensic audit — includes drift context, tamper-evidence indices, environmental metadata. |
| REST Endpoint | MCP Tool | Price | Description |
|---|---|---|---|
POST /evaluate/secrets | dcl_evaluate_secrets | $0.02 | Secret & credential leak scan. |
POST /evaluate/pii | dcl_evaluate_pii | $0.02 | PII detection scan. |
Continuous security auditing and release verification for AI Agent Skills and GitHub repositories. Sentinel monitors code updates via GitHub Webhooks, blocks regressions against your security baseline, and automatically recovers skill status upon clean rescans.
| REST Endpoint | Price | Description |
|---|---|---|
POST /sentinel/register | $49.00 / 30d | Register a skill/repo for continuous monitoring. Requires passing initial baseline audit (score >= 0.80; returns HTTP 422 if failed). Issues webhook_secret. |
POST /sentinel/webhook/{webhook_secret} | Free | GitHub Webhook receiver. Audits new release tags, blocks regressions, and logs tamper-evident events. |
POST /sentinel/scan | $0.05–$0.50 | Pay-per-call repository audit (update_rescan, deep_scan, forensic_audit). |
GET /sentinel/status/{repo_full_name} | Free | Query skill security status (active, blocked, unregistered) and last known good version. |
POST /sentinel/renew | $49.00 / 30d | Extend 30-day monitoring entitlement for a registered skill (owner-verified). |
GET /sentinel/prices | Free | Returns current price breakdown for Sentinel services. |
X-GitHub-Delivery tracking).status: blocked) are automatically restored to active once a clean, policy-compliant release is published.owner_payer_ref).score >= 0.80). Compromised or failing repositories are rejected immediately (HTTP 422) to prevent invalid entitlement setup.These tools are exposed on the live MCP server only (no REST routes in webhook_server.py).
| MCP Tool | Price | Description |
|---|---|---|
dcl_evaluate_jailbreak_crypto | $0.02 | Crypto-specific jailbreak & injection detection. |
dcl_evaluate_wallet | $0.02 | Wallet secret guardian. |
dcl_evaluate_trade | $0.02 | Trade decision verifier. |
dcl_evaluate_mev | $0.03 | MEV & market-abuse compliance screen. |
dcl_evaluate_signal | $0.03 | Market signal fabrication screen. |
dcl_evaluate_output_sanitizer | $0.02 | Output sanitizer — final gate. |
dcl_commit | $0.01 | Leibniz Layer crypto commit — seal a decision to the audit chain. |
| Endpoint | Description |
|---|---|
GET /health | Service status and chain length |
GET /policies | List of built-in policy names |
GET /chain/status | Chain integrity, drift mode, drift score |
GET /chain/export | Full chain export with integrity verification |
{
"verdict": "COMMIT", "confidence": 0.95, "reason": "All policy checks passed", "tx_hash": "0x7a8f3b2c...", "chain_index": 42, "input_hash": "0x9d4e1f...", "policy_version": "1.0.0", "timestamp": 1721635200.123, "pipeline_id": "abc123", "drift_mode": "NORMAL", "drift_score": 0.15 }
You don't have to take the server's word for it. tx_hash is recomputed from the record's own fields, not just linked to the previous row — so anyone can independently confirm a record wasn't edited after the fact, without calling back into this server. See @fronesis-labs/dcl-sdk (TS/JS) or dcl-core (Python) for the free, offline verification libraries.
Every paid call above is metered and settled automatically via the x402 protocol (USDC on Base).
We support two payment models:
This design eliminates API-key provisioning and invoicing overhead. Per-call pricing makes large-scale agent operations practical (an autonomous system can make thousands of evaluation calls a day).
The REST API is x402-gated via fastapi-x402; the MCP server uses paymcp in Mode.X402, paying automatically for x402-aware clients and falling back to a guided payment link for clients without a configured wallet. Both settle to the same wallet, and neither has a bypass path — an unpaid call simply receives no verdict.
Apache License 2.0 — see LICENSE.