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

Agence

作者:l-agenceバージョン 1.0.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.l-agence/agence

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AI governance MCP server — policy enforcement, skills, memory, multi-LLM consensus

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: 検索・AIの記憶

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

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": {
    "agence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@l-agence/mcp-server-agence"
      ],
      "env": {
        "AGENCE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agence --env AGENCE_ROOT=your-value -- npx -y @l-agence/mcp-server-agence

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": {
    "agence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@l-agence/mcp-server-agence"
      ],
      "env": {
        "AGENCE_ROOT": "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": {
    "agence": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@l-agence/mcp-server-agence"
      ],
      "env": {
        "AGENCE_ROOT": "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

  • AGENCE_ROOT env
    Path to agence installation root (auto-detected if installed via npm)

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 l-agence 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7286件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7286件のうち11%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7286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

Agence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?

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(1.0.0)がレジストリに届いたのは6 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。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:Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
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。

l'Agence — Agentic Engineering Co-Environments

Author: Stephane Korning · 2026 · MIT + Commons Clause Version: v1.0.0 · May 2026

The governance layer for AI coding agents.

Every agent action classified, gated, and cryptographically logged — regardless of which LLM or tool runs it.


The Problem

Your AI coding agents can write code. They can commit, push, delete, refactor.

But who's watching them?

Claude Code has no audit trail. Aider trusts the user. Codex sandboxes everything and hopes for the best. LangChain gives you building blocks but no guardrails.

Agence exists because advisory guardrails aren't guardrails at all. It's the layer that sits between any AI agent and your filesystem and says *"not without approval."*


What Agence Does

Agence is an agent-agnostic governance stack for software engineering. It doesn't replace your coding agent — it governs, orchestrates, and audits all of them from a single control plane.

Command Gating — Every shell command is classified before execution:

TierGateExample
T0Auto-executegit status, ls, cat
T1Loggedgit add, git commit
T2Human approval requiredgit push, git reset
T3Blockedrm -rf, chmod 777, kill

Unknown commands default to T2. Not T0. Fail-closed. The guard runs as a separate process — agents cannot bypass their own policy.

Cryptographic Audit — Every agent decision is logged to a Merkle-chained, append-only ledger. Each entry links to the previous via SHA-256. Tamper with one entry and the chain breaks. Verify with: agence ^ledger verify.

Multi-Agent Orchestration — 18 agents across 4 types (persona, tool, loop, ensemble). Route with @agent syntax. Override models with dot-notation: @ralph.gpt4o. Dispatch to Aider, Claude Code, Copilot, or your own tools — all governed by the same policy.

Peer Consensus — Route any question to 3 independent LLMs and get weighted consensus. Your architecture review shouldn't depend on one model's blind spots.

Session Persistence — Save, resume, and hand off sessions between agents. Full context survives restarts. Automatic tmux capture of stdout/stdin/stderr — no 16KB buffer limits.

Git-Native — No database. No server. State lives in git worktrees and flat files. Knowledge is sharded, gated, and selectively routed — you decide what gets shared.


By the Numbers

30,701Lines of production code (23.9K TypeScript + 6.8K bash)
751Tests with 1,768 assertions across 21 files
279Security-specific tests (guard + hardening + SEC regressions)
9Red-team cycles completed (SEC-008 through SEC-019)
33+Orchestration skills (^fix, ^review, ^hack, ^peers, ^vault...)
18Registered agents (10 persona, 5 tool, 1 loop, 2 ensemble)
12LLM providers (Anthropic, OpenAI, Azure, Google, Mistral, Groq, Ollama...)
10MCP tools + 3 MCP resources (Model Context Protocol server)
3Dependencies total (MCP SDK, Bun, Zod)
0Databases required

Who This Is For

  • Teams using multiple AI coding agents who need one policy governing all of them
  • Enterprises requiring audit trails for AI-generated code changes
  • Security-conscious developers who want fail-closed gating, not fail-open trust
  • Anyone who's had an AI agent break something and wished there was a layer between the agent and rm -rf

Who This Is NOT For

  • If you want an AI pair programmer → use Aider
  • If you want IDE autocomplete → use Continue or Copilot
  • If you want to build any kind of agent → use LangChain/LangGraph
  • If you want cloud-hosted async tasks → use OpenAI Codex

Agence governs all of the above.


GitHub Action — Agence Guard

Gate AI agent commands in any CI workflow — one step, zero infrastructure:

- name: Gate AI command

id: guard uses: l-agence/agence@v1 with: command: 'git push origin main' # command proposed by your AI agent agent: ci fail_on_block: 'true' # fail if T3-blocked

  • run: echo "Tier ${{ steps.guard.outputs.tier }} — ${{ steps.guard.outputs.reason }}"
InputDescriptionDefault
commandShell command to classifyrequired
policyPath to custom AIPOLICY.yaml (repo-relative)bundled policy
agentAgent identity for MLS capability checksci
fail_on_blockExit 1 on T3 (deny)true
fail_on_escalateExit 1 on T2 (requires approval)false
OutputValues
tierT0 · T1 · T2 · T3
actionallow · flag · escalate · deny
reasonHuman-readable decision
ruleMatched policy rule

See docs/marketplace/description.md for full documentation.

This PR starts with the GitHub Action path first for fast per-repo adoption; the GitHub App listing and webhook server can follow in a later phase or separate PR for org-level rollout across many repositories.

For enterprise adoption, the next layer after the GitHub App is shard onboarding so orgs can separate teams, policies, and knowledge boundaries cleanly instead of forcing one shared shard model.


Install

As a git submodule (recommended)
git submodule add https://github.com/l-agence/agence .agence

git submodule update --init --recursive bash .agence/bin/agence ^init export PATH="$PWD/.agence/bin:$PATH"

Or: clone directly
git clone https://github.com/l-agence/agence .agence

cd .agence && bun install ./bin/agence ^init export PATH="$PWD/.agence/bin:$PATH"

Prerequisites
ToolRequiredInstall
bash 4+YesBuilt-in on Linux/macOS/WSL
git 2.30+Yessudo apt install git
bun 1.3+Yesbun.sh
tmuxFor swarmsudo apt install tmux
jqFor ledger queriessudo apt install jq

Windows: Use WSL (Ubuntu recommended).


Quick Start

# Chat with an agent

agence "How should I structure this feature?"

Route to a specific agent

agence @sonya "Review this auth module"

Launch an agent shell

agence !ralph # Persona: autonomous iteration agence !claude # Tool: Claude Code CLI agence !aider # Tool: aider (code patches)

Save session (resume later or hand off to another agent)

agence ^save "OAuth2: done token validation, next: refresh flow" agence ^resume agence ^handoff @sonya

Audit trail

agence ^ledger verify # Verify Merkle chain integrity agence ^audit trail # View full decision history

Peer consensus (3 independent LLMs)

agence @peers "Should we use Redis or Postgres for session storage?"

See all commands

agence --help


Architecture

YOUR REPO/

└── .agence/ ← lives here (submodule or clone) ├── bin/ # CLI: agence, aibash, ibash, aido, agentd ├── codex/ # Governance: AIPOLICY.yaml, Laws, Principles, agents/ ├── nexus/ # Local state: .ailedger, sessions, faults (gitignored) ├── knowledge/ # Team knowledge: docs, lessons, plans (committed) │ └── private/ # Private knowledge (gitignored, never shared) ├── organic/ # Swarm coordination: tasks, jobs, workflows └── lib/ # Core: guard.ts, signal.ts, skill.ts, memory.ts, peers.ts

COGNOS — Four pillars:

PillarPurposeLocation
CODEXImmutable governance — Laws, Principles, Rules, AIPOLICYcodex/
KNOWLEDGETeam-shared docs, lessons, plans — selectively routed via @ symlinksknowledge/
NEXUSLocal operational state — sessions, ledger, signalsnexus/ (gitignored)
ORGANICSwarm orchestration — tasks, workflows, matrix schedulingorganic/

Runtime: Bun + bash. No Python. No pip. No npm install of untrusted packages in the critical path.

MCP: Agence exposes itself as an MCP server (10 tools, 3 resources) so any MCP-compatible client can use agence's governance layer. Agence also acts as an MCP client — consuming tools from external MCP servers. See MCP.md for integration guide.


Command Reference

PrefixModeExampleUse When
_(none)_Chatagence "explain this error"Advice, explanation, Q&A
^Knowledgeagence ^save, agence ^lessonShared state, knowledge ops
~Privateagence ~note "idea"Private notes (never committed)
+Autonomousagence +refactor-authAgent plans & executes a task
/Validatedagence /git-statusPre-approved safe commands
!Systemagence !ralph, agence !claudeLaunch agents or tools
@Routeagence @sonya "review this"Send to specific agent

Agent Roster

AgentTypeBest For
@ralphLoopAutonomous iteration with backpressure
@sonyaPersonaArchitecture, code review
@claudiaPersonaDeep reasoning, critical decisions
@chadPersonaDevOps, infra, CI/CD
@alephPersonaRed team, security analysis
@claudeToolClaude Code CLI (headless spawn)
@aiderToolCode patches, git diffs
@pilotToolGitHub Copilot CLI
@peersEnsemble3-LLM weighted consensus
@pairEnsemble2-LLM lightweight consensus

Override models with dot-notation: @ralph.gpt4o, @sonya.opus, @ralph.aider


Governance

Agence uses a 5-tier command policy. The guard runs as a separate process — agents cannot bypass their own policy.

TierGateExample
T0Auto-executegit status, ls, cat
T1Loggedgit add, git commit
T2Human approvalgit push, git reset
T3Blockedrm -rf, chmod 777
T4NeverForce push main, drop DB

Unknown commands default to T2. Fail-closed. 120+ rules across git, GitHub CLI, AWS, Terraform, and shell.

All decisions logged to nexus/.ailedger — append-only, Merkle-chained, HMAC-signed.

See SECURITY.md for full security architecture, red-team findings, and disclosure timeline.


Swarm (agentd)

agentd start ralph claude aider   # Launch 3 agents in tmux

agentd tangent create fix-auth # Isolated worktree + container agentd inject fix-auth "run tests" # Send command via socat socket agentd status # View all agents + tangents

Each tangent gets: isolated git worktree, optional Docker container (--cap-drop ALL, --read-only, --no-new-privileges), socat socket for IPC, tmux pane for observability.


Tests

bun test                          # Full suite

751 tests, 1,768 assertions, 0 failures across 21 files:

SuiteTestsCoverage
guard.test.ts132Command gate, tier escalation, eval safety
security-hardening.test.ts134HMAC, signal forgery, injection prevention, SEC-010→019 regressions
memory.test.ts62COGNOS 3-store: retain/recall/cache/forget/promote/distill
peers-dispatch.test.ts53Peer consensus, mixed routing
queue.test.ts42Work queue, dashboard, GitHub Issues bridge
runs.test.ts35SWE run lifecycle, aggregation, outcomes
vault.test.ts20Hermetic vault init/sync/push/pull + SEC-019 security
setup.test.ts10Interactive wizard, escaping, validation

| mcp-client.test.ts

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