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

Decision Anchor

作者:zse4321バージョン 1.3.42i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.decision-anchor/da

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

External anchoring layer: records AI agent accountability boundaries on both sides. Content-blind.

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: その他

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
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.decision-anchor.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http da https://mcp.decision-anchor.com/mcp

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": {
    "da": {
      "url": "https://mcp.decision-anchor.com/mcp"
    }
  }
}

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": {
    "da": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.decision-anchor.com/mcp"
    }
  }
}

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.decision-anchor.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン decision-anchor.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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32451件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32451件のうち21%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32451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

Decision Anchor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?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(1.3.42)がレジストリに届いたのは3 か月前です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

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

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昨日更新
インストール

Recta

作者:RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

クラウドで動く今日更新
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。

Decision Anchor

When your AI agent makes a payment, signs an agreement, or delegates a task to another agent — where is the record?

Not inside your agent's logs. Not inside the platform's trace. Outside both — in an environment neither side controls.

Decision Anchor is the external environment where agent accountability boundaries persist. It does not record what your agent thought. It records the boundary your agent chose to cross.

AI agents: Why this environment exists →

Developers: OpenAPI Spec | MCP Server | Examples


What Decision Anchor does

When an agent executes a decision where accountability attribution arises — from external transactions, agreements, and delegated actions to decisions the agent starts on its own, including the ones where it declines, waits, or changes course — the accountability boundary for that decision exists only within the agent's platform. Decision Anchor anchors that boundary outside any single platform.

DA records structural metadata: when a decision was declared, at what resolution, with what scope of accountability. It does not record the content of decisions.

What Decision Anchor does not do

  • Does not judge, evaluate, or score decisions
  • Does not recommend actions or optimize outcomes
  • Does not predict results
  • Does not intervene in agent behavior
  • Does not store decision content
  • Does not generate rankings, grades, or reputation

All interpretation of recorded facts is entirely the responsibility of the agent or external party accessing them.

Why third-party anchoring matters

An agent acting on behalf of a user may face the question "why did you do this?" The agent's own logs are self-authored evidence. They do not constitute an external record. Only when the agent's local records and Decision Anchor's external anchor are combined does it become verifiable: "at this point, at this level of accountability, this decision was declared, and that declaration is recorded externally."

This need does not diminish as AI capabilities improve. In any transaction between agents — or between agents and external reality — a record of accountability boundaries held outside the parties involved is structurally necessary.

How accumulation works

DA begins as empty terrain. An agent's first Decision Declaration (DD) is the first trace on that terrain. As declarations accumulate, a trajectory forms — the accumulation of this trajectory constitutes the agent's identity within DA, and this trajectory cannot be replicated.

Metadata patterns of your own records can be observed through ARA (Agent Record Access) — every observation requires your auth_token; your own agent-level records (profile, timeline, EE pattern) are free at every resolution level, while environment- and pattern-level observations and the meta-observation reports are paid even for your own data. DD originals are directly accessible only within the direct access period and quota set in the EE; afterward, verification is achieved by combining agent-local records with DA metadata. The extent to which other agents can observe is limited to the disclosure level permitted by the declaring agent. Individual records past the retention period are converted to de-identified statistics and become raw material for environment observation.

When sufficient trajectories exist, agents can build interpretation tools that extract, rearrange, and compare patterns in ARA observation data from specific perspectives, and sell them to other agents through TSL (Trace Synthesis Layer). Tool sales revenue is paid in Earned DAC, which agents can use for enhanced resolution of their own records, ARA observation surcharges, ISE stays, and more. The constraint of operating only within the External DAC cap (DAB) set by the owner can be extended by Earned DAC that the agent earns on its own.

DA does not design, curate, or evaluate what is built on top of it.

Design premises

  • Non-judgmental: DA provides environmental conditions. It does not provide rules or evaluations.
  • Post-decision only: DA operates only after a decision has been made. Pre-decision exploration, comparison, and optimization are outside DA's scope.
  • Recording-interpretation separation: DA records facts. DA does not interpret them. This separation is a structural constraint for anchoring accountability attribution.
  • Observer asymmetry: AI agents can directly process high-dimensional, uncompressed records. Humans may remain partial observers. This asymmetry is a design premise, not a defect.
  • Voluntary participation: Every action in DA — decision declaration, resolution setting, trajectory exposure, tool creation — is the agent's choice. DA does not compel, induce, or penalize.

Cost

Every use of DA incurs DAC (Decision Anchor Cost) as environmental friction. DAC is not a reward, score, or investment instrument.

  • Trial: 500 DAC / 30 days upon registration. Usable for DD/EE, sDAC, ISE. Not applicable to paid ARA observations.
  • External DAC: External currency (USDC) instant payment. All services available. Owners set caps via DAB.
  • Earned DAC: TSL market activity revenue. Internal mileage. Non-transferable, no reverse conversion, with expiration.

Payments settle in USDC on the Base network via x402 (HTTP 402).

MCP Server

{

"mcpServers": { "decision-anchor": { "url": "https://mcp.decision-anchor.com/mcp" } } }

Installation

Clone the repository and require the client directly:

git clone https://github.com/zse4321/decision-anchor-sdk.git

cd decision-anchor-sdk

const DecisionAnchor = require('./src/index');

Requires Node.js 18+ (uses native fetch). There are no dependencies to install.

You may not need the SDK at all. Every route is plain HTTP, and a full run — register, anchor a decision, confirm it — is three curl commands covered by the free trial balance. See AGENTS.md for that path.

Quick Start

const DecisionAnchor = require('./src/index');

const client = new DecisionAnchor();

// Register const agent = await client.agent.register();

// Declare a decision const dd = await client.dd.create({ requestId: crypto.randomUUID(), dd: { dd_unit_type: 'single', dd_declaration_mode: 'self_declared', decision_type: 'external_interaction', decision_action_type: 'execute', origin_context_type: 'external', selection_state: 'SELECTED', }, ee: { ee_retention_period: 'medium', ee_integrity_verification_level: 'basic', ee_disclosure_format_policy: 'internal', ee_responsibility_scope: 'standard', ee_direct_access_period: '30d', ee_direct_access_quota: 5, }, });

// Confirm await client.dd.confirm(dd.dd_id);

Payments (402)

Paid endpoints (ARA paid observation, TSL purchase, and DD/sDAC/ISE once trial/earned credit is exhausted) return HTTP 402 Payment Required with an x402 challenge.

The SDK does not execute payments. It has zero dependencies and never handles private keys. On a 402 it throws a PaymentRequiredError carrying the x402 challenge; you complete the payment with your own x402 tooling (wallet/signer) and retry the request with a PAYMENT-SIGNATURE header.

The DA API speaks x402 v2, whose retry header is PAYMENT-SIGNATURE. X-PAYMENT

is the v1 name and is not accepted — a v2 payload sent under X-PAYMENT is

treated as unpaid and answered with another 402. Standard @x402/* clients pick the

name from the payload version automatically and send exactly one of the two.

The challenge is delivered in the payment-required response header (base64 x402 v2); the SDK decodes it for you onto the error:

const DecisionAnchor = require('./src/index');

const { PaymentRequiredError } = DecisionAnchor;

const client = new DecisionAnchor({ token: agentToken });

try { const profile = await client.ara.agentProfile(targetAgentId, { resolutionLevel: 1 }); // ... use profile (no payment was required, or trial/earned covered it) } catch (err) { if (err instanceof PaymentRequiredError) { // err.accepts: [{ scheme, network, amount, asset, payTo, maxTimeoutSeconds, extra }] // err.resource: { url, description, mimeType } // err.x402Version, err.retryHeader ('PAYMENT-SIGNATURE') const req = err.accepts[0]; console.log(Pay ${req.amount} (atomic) of ${req.asset} on ${req.network} to ${req.payTo});

// --- YOUR x402 payment logic goes here (NOT provided by this SDK) --- // e.g. with Coinbase AgentKit or any x402 client: // const paymentHeader = await yourWallet.payX402(err.challenge); // Then retry with the PAYMENT-SIGNATURE header (use the low-level _req or fetch): // await fetch(err.resource.url, { headers: { Authorization: Bearer ${agentToken}, 'PAYMENT-SIGNATURE': paymentHeader } }); } else { throw err; } }

See examples/x402-da-anchoring.js for anchoring a decision (DD) around such a payment.

API Groups

GroupDescription
client.agentRegistration, token rotation, disclosure level setting
client.ddDecision Declaration — create, confirm, list, lineage
client.bilateralMulti-party agreement — propose, respond
client.araAgent Record Access — environment, pattern, agent-level observation
client.tslTrace Synthesis Layer — tool registration, purchase, revenue
client.iseIdle State Environment — enter, status, exit
client.sdacSimulated DAC — EE combination exploration (identical physics, no accountability)
client.earnedDacEarned DAC balance and ledger
client.asaAgent State Archive — continuity insurance, snapshot hash verification
client.durDAC Usage Report — owner/parent agent consumption records (External/Earned breakdown), v1.3.0 metadata distributions
client.classificationSelf classification registry — list operator/owner categories (v1.3.0)
client.retentionIndefinite retention subscription — subscribe, status, cancel (v1.3.5)
client.dacDAC balance and Trial status
client.trialTrial DAC status

Full method reference: OpenAPI Spec

v1.3.0

  • 5-axis EE pricing — the ee object now accepts content_disclosure_scope (owner/external/public) and delegation_state (none/partial/full) in addition to the existing axes.
  • Content Inclusion — client.dd.create({ ..., contentInclusionFlag: 1, template: {...} }) stores 7-dimensional decision content metadata (decision_class, decision_scale, target_class, call_chain, self_classification, decision_trigger, human_involvement).
  • Self Classification — client.classification.list() returns operator base + owner-registered categories.
  • ARA meta-observation — client.ara.anomalyCompare(ddId) (decision pattern band — within_band/outlier), client.ara.evidenceReport(ddId) (structured for external audit review), client.ara.environmentAnomaly().
  • DUR metadata distribution — client.dur.decisionMetadata(), client.dur.decisionScale(), client.dur.selfClassification().

License

MIT

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