プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

AtlaSent MCP Server

作者:AtlaSentバージョン 2.21.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.AtlaSent/mcp-server

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AtlaSent for AI agents: with an API key, actions wait for approval with signed proof. No key: demo.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:ATLASENT_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: ATLASENT_API_KEY, ATLASENT_BASE_URL, ATLASENT_MODE

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "atlasent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@atlasent/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ATLASENT_API_KEY": "your-value",
        "ATLASENT_BASE_URL": "your-value",
        "ATLASENT_MODE": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add atlasent --env ATLASENT_API_KEY=your-value --env ATLASENT_BASE_URL=your-value --env ATLASENT_MODE=your-value -- npx -y @atlasent/mcp-server

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "atlasent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@atlasent/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ATLASENT_API_KEY": "your-value",
        "ATLASENT_BASE_URL": "your-value",
        "ATLASENT_MODE": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "atlasent": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@atlasent/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ATLASENT_API_KEY": "your-value",
        "ATLASENT_BASE_URL": "your-value",
        "ATLASENT_MODE": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • ATLASENT_API_KEY 秘密 env
    AtlaSent API key: sign up free at console.atlasent.io and choose Connect an AI agent. Leave blank for the local demo mode.
  • ATLASENT_BASE_URL env
    AtlaSent API base URL. Defaults to the hosted SaaS endpoint.
  • ATLASENT_MODE env
    remote (default when an API key is set) or local (in-process rules engine, no API calls)

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AtlaSent で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32678件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32678件のうち76%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32678件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

AtlaSent MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:ATLASENT_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.21.0)がレジストリに届いたのは11 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Starreel

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

Starreel

作者:starreel

Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@atlasent/mcp-server

MCP server that enforces authorize-before-execute for any MCP-compatible AI agent.

It is the developer entry point to AtlaSent AI Action Protection, which Enterprise teams adopt through a design partner program.

AtlaSent is security and organizational authority infrastructure for consequential actions by people, software, and AI.

This MCP server brings it to AI agents (Claude, Cursor, Windsurf, any MCP host). Before an agent's tool call changes a real system (a production deploy, a data export, an access grant), the agent asks AtlaSent first. With an API key (remote mode):

  1. Connect it to your agent with a few lines of config.
  2. Risky actions wait for a person to approve them. Everything else runs as normal.
  3. Every decision gets a signed record, including who approved it when the decision relied on an approval.

Try it in 60 seconds with no account: npx -y @atlasent/mcp-server (local mode, a demo that protects nothing).

Free, no account: paste your MCP server's tool list into AI Permission Check to see which tools could change real systems and who should approve them. It runs in your browser.

Local blocking is free. To actually block on your own machine without an account, use MCP Gate or the Claude Code agent guard. Both are part of the free Community plan. Hosted decisions, shared policies and approvals for a team are on the AtlaSent plans.

For engineers

AtlaSent performs execution-time authorization: determine whether a specific consequential Action is authorized now, issue a bounded Permit on allow, verify that Permit at the execution Gate, and only then allow the governed native effect.

A plausible request is not organizational authority.

This MCP server exposes AtlaSent authorization primitives to Model Context Protocol hosts and includes a protected deployment demo that proves the ordering end to end.

Which authority decided?

This repository ships two packages, and one of them has two modes. All three block tool calls. Only one of the three is evidence, and the difference is not a feature list — it is *who said yes*.

SurfaceWho decidedWhat it is
@atlasent/mcp-server local modea built-in heuristicnothing — a credential-free demo. Its terminal rule is allow, including for action types it does not recognise. Never rely on it as protection.
@atlasent/mcp-gate + policy.jsonyou, in advance, in a file you can editoperator configuration. Starts at {"default":"deny","rules":[]} and blocks everything until you write a rule. Runs with no account and no network.
@atlasent/mcp-gate cloud modeyour organization, at execution timean organizational permit — single-use, bound to that call, verifiable afterwards.

A rule you can silently edit is configuration. A permit your organization issued, that was consumed once and can be produced later, is authority. Both stop the call; only the second answers *"who authorized this?"* — which is the question that arrives after an incident, not before one.

The gate says which one decided, on every decision: no_matching_rule is your local policy, cloud_permit_consumed is an organizational permit. These reason strings are deliberately not normalised into a generic "blocked." Do not collapse them.

The two packages point in opposite directions, which is why they are separate: mcp-server exposes AtlaSent *as* MCP tools an agent calls to ask for authorization; mcp-gate sits *in front of* someone else's MCP server and intercepts.

The invariant

For an enforced protected path:

Action proposed

→ current organizational Authority + Policy + Context evaluated → Decision deny / hold / escalate → STOP allow → bounded Permit → Permit Verification at the execution Gate invalid / expired / replayed / mismatched / error → STOP verified → native effect may execute → execution/native-effect Evidence recorded where the integration supplies it

Evaluation is not execution. A positive Decision is not the Gate. Permit Verification happens before the protected side effect.

Quickstart: 60 seconds, no account

You don't need an AtlaSent account or API key to try this server. With no credentials set, it runs in local mode: an in-process rules engine that works offline.

One-click install (local mode, no account):

Add this to your MCP host config (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code, and others; per-host file locations are below):

{

"mcpServers": { "atlasent": { "command": "npx", "args": ["-y", "@atlasent/mcp-server"], "env": { "ATLASENT_MODE": "local" } } } }

Then ask your agent to *"deploy billing-api to production"*. The built-in rules deny it because it has no approvals. Ask again with an approval and it's allowed, and the server verifies the permit before the simulated deploy runs.

Built-in local rules (src/localEngine.ts):

SituationDecision
Production action with no approvalsdeny
Destructive action (delete, drop, purge, ...) outside a change windowhold
Sign / certify / grant / revoke / suspend / resume actionsdeny
Override / release / export / import / publish actionshold
Anything that passes the rulesallow → single-use permit, 5-minute TTL

Local permits are unsigned, so local mode is for development, CI, and trying things out. It's not a production enforcement boundary. The server refuses to fall back to local mode under NODE_ENV=production. When you're ready for signed permits, audit evidence, and your organization's own policies, switch to remote mode — get an API key.

Run from source
git clone https://github.com/AtlaSent/atlasent-mcp-server.git

cd atlasent-mcp-server npm install npm run build npm run demo # blocked deploy → approved + verified deploy → replay refused, fully offline

Run with Docker
docker build -t atlasent-mcp .

docker run -i --rm atlasent-mcp # local mode, stdio docker run -i --rm -e ATLASENT_API_KEY -e ATLASENT_BASE_URL atlasent-mcp # remote mode

Claude Code plugin: stop agents destroying production

packages/agent-hooks is a Claude Code plugin. Destructive and shipping commands wait for a person: DROP TABLE, terraform destroy, volume deletes, git push --force, production deploys. With nobody to ask, they are refused. Everything else runs as normal. Local, no account.

/plugin marketplace add AtlaSent/atlasent-mcp-server

/plugin install atlasent-guard@atlasent

"Someone at the keyboard said yes" is where it stops. The rest of this repository is the organizational version: an approver your organization named, and a permit you can prove afterwards.

Canon-backed Actions

AtlaSent does not treat every ad-hoc tool string as a new governed Action Type.

Use the Protected Action Canon for stable Action identity. Two important examples are:

production.deploy

agent.tool.invoke

For a generic AI tool invocation, use agent.tool.invoke as the public Canon-backed Action Type and carry tool-specific facts—tool name, target, environment, arguments/payload digest, resource state, and other required context—in the authorization context or binding fields supported by the selected integration path.

Use the read-only atlasent_lookup_action tool to discover Canon-backed Action Types instead of inventing a parallel taxonomy.

Authority is not Approval

Keep the concepts separate:

  • Authority — standing, scoped organizational right to cause a class of change.
  • Authorization — per-request determination whether this exact Action may proceed now.
  • Policy — versioned conditions applied to the determination.
  • Approval — verified input that may satisfy a Policy condition; not standing Authority and not the final Authorization result.
  • Decision — allow | deny | hold | escalate at the platform boundary.
  • Permit — bounded positive-Authorization artifact.
  • Verification — execution-boundary check of the Permit and applicable bindings.
  • Execution / native effect — what the underlying tool or system actually does.
  • Evidence / Proof — durable evidence of the authorization and, where observed, the effect/result.

A human Approval, favorable risk signal, policy match, deployment ticket, or workflow status does not by itself become organizational Authority.

Protected-tool demo

deploy_service is intentionally small. It demonstrates a two-layer protected path:

agent requests deploy_service

→ authorize internal agent-tool compatibility gate → verify outer Permit → authorize production.deploy → verify production.deploy Permit → simulated deployment effect

The internal outer gate uses the Canon-backed agent.tool.invoke Action (CANON-000026 / ACT-0029) — the same public identifier documented throughout the AtlaSent ecosystem as the canonical generic AI-agent tool invocation. It previously used a legacy, uncatalogued identity, model.agent.execute_tool, which had no corresponding action_classes provisioning path in the runtime (no seed/migration anywhere creates a row with that slug) — so against a real, unmodified Atlasent org the outer gate could only ever return NO_ACTION_CLASS deny, regardless of the tool-specific inner gate's own decision. Migrating the outer gate onto agent.tool.invoke gives it the runtime's real "AI Agent Safeguard" provisioning path, which already exists for exactly this purpose. See AtlaSent/atlasent-mcp-server#121 for the full investigation and decision record.

If either Decision is non-allow or either Permit fails Verification, no deployment result is produced.

The protected-tool response includes the action-specific Verification result alongside the simulated native result:

{

"decision": "allow", "permit_token": "...", "verification": { "outcome": "verified", "valid": true }, "result": { "status": "deployed", "service": "billing-api" } }

The returned Permit has already been consumed by the execution-boundary Verification. Verifying it again should be treated as a replay, not as a step required after deployment.

Human-in-the-loop demo: hold, approve, execute, record

`examples/hitl-demo.mjs

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く