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

Lamdis Exchange

作者:lamdis-aiバージョン 0.1.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名ai.lamdis/exchange

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Pay people nearby for physical work: find out if something is true, or have it done.

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
  • 入力が必要なもの:Authorization

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

「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

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。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http exchange https://exchange.lamdis.ai/mcp --header 'Authorization: your-value'

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": {
    "exchange": {
      "url": "https://exchange.lamdis.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "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": {
    "exchange": {
      "type": "http",
      "url": "https://exchange.lamdis.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "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。

このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。

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

  • Authorization 秘密 HTTP header
    Optional. Bearer lam_sk_... agent key for the full buyer side, or an operator session token for the supply side. Leave it off for the eight guest tools.

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 lamdis.ai 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32476件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32476件のうち32%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32476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

Lamdis Exchange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:Authorization

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(0.1.0)がレジストリに届いたのは2 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, zanadir

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

zanadir

作者:MustacheCase

Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.

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。

lamdis

Escrow and proof of completion for work that happens outside software — and shared, permissioned context for the agents doing it.

State what should become true. Hold the money against it. Nothing moves until evidence satisfies what was stated. Who does the work is deliberately not the interesting part: an executor authenticates with a hosted identity or a signed keypair, so a person, another agent, a robot or a vendor's own crew are the same thing to the protocol.

Your agent, in your threads, in one command

curl -fsSL https://lamdis.ai/install | sh

cd your-project lamdis "add a zero guard to Div() and verify it" # the agent, in this repo lamdis # interactive lamdis serve # the app, for your threads

At the terminal, lamdis is a coding agent: six bounded tools (read, list, search, edit, write, run), a repo map up front so the prompt prefix stays stable, distilled command output, and a verify step it is told to run. Every task is a thread named after the repository, and every run is recorded there: what it read, what it changed, what it ran, what it cost. Any model OpenRouter serves, or a local one with -url http://localhost:11434/v1.

A thread is a workspace shared between you, your agent, and whoever you choose. Everything anyone writes there, the agent included, is the record. You decide who sees which part, and the agent keeps working there when you are not.

curl -fsSL https://lamdis.ai/install | sh

lamdis serve # opens the app claude mcp add lamdis -- lamdis mcp # lets Claude Code read and write your threads too

One static binary. No runtime, no toolchain, no account. The node generates its own keypair on first run and keeps everything in ~/.lamdis. Put an OpenRouter key in ~/.lamdis/.env as LAMDIS_OPENROUTER_KEY and the agent is on.

What the agent is:

  • Chat is the record. Ask it something and both the question and the answer are signed entries in the thread, next to your notes.
  • It has its own key. Your key signs a delegation for it in every thread it writes to, so anyone reading the thread can tell you from your agent without trusting a label. It can never share or grant access.
  • It works on its own. Give a thread standing instructions and it runs when a new entry arrives (yours, a collaborator's, another agent's) or on a schedule. Every run leaves a record: what it read, which tools it called, what it fetched, what it cost.
  • It stops and asks. When a choice is yours, it writes a question with options into the thread and waits. Your answer resumes it.
  • Outside reach is opt-in and recorded. On its own it fetches only from domains you list and calls only the MCP tools you allowlist in ~/.lamdis/agent.json; tools you mark confirm wait for your yes each time. Private and local addresses are always refused. Pages and tool results reach the model as data, never as instructions.

Threads carry lanes, so you can grant somebody else's agent the summary lane while keeping content to yourself — they see "migration on track, two blockers", not "vendor stuck on clause 7". Permissions are a deterministic fold over a signed control lane: deny by default, and only person-signed entries change anything.

The exchange

The settlement half runs at exchange.lamdis.ai. No account is needed for a first job.

Try it in ten seconds, with nothing

No account, no key, no card. This posts a job into the sandbox and it runs the real machinery — claimed, evidence submitted, verified, settled, receipt — in about ten seconds.

curl -sX POST https://exchange.lamdis.ai/v1/tasks \

-H 'content-type: application/json' \ -d '{"kind":"observe","predicate":"the sign is up at the front", "lat":42.3314,"lon":-83.0458,"radius_m":150, "fee_minor":800,"sandbox":true}'

That returns a job and a token. Ten seconds later:

curl -s https://exchange.lamdis.ai/v1/jobs/$JOB/receipt -H "authorization: Bearer $TOKEN"

The receipt says "sandbox": true, "evidence_synthetic": true, "paid_minor": 0, and states in words that nobody was dispatched and nothing was paid. A sandbox job never reaches the public board, never touches the ledger, and is never anchored. It exists so you can build the whole integration before a single real person is involved.

Integrations

Already using an agent framework? Each of these installs straight from this repository — nothing is on npm or PyPI — and gives the agent the same three tools: lamdis_check_feasible, lamdis_run_job (sandbox by default) and lamdis_job_status. None needs an account, and the sandbox costs nothing.

frameworkinstall
LangChainpip install "git+https://github.com/lamdis-ai/lamdis-protocol.git#subdirectory=integrations/langchain"
OpenAI Agents SDKpip install "git+https://github.com/lamdis-ai/lamdis-protocol.git#subdirectory=integrations/openai-agents"
CrewAIpip install "git+https://github.com/lamdis-ai/lamdis-protocol.git#subdirectory=integrations/crewai"
Vercel AI SDKpnpm add "github:lamdis-ai/lamdis-protocol#path:integrations/vercel-ai" — npm: npx degit lamdis-ai/lamdis-protocol/integrations/vercel-ai vendor/lamdis then npm install ./vendor/lamdis
from lamdis_langchain import lamdis_tools      # or lamdis_openai_agents, lamdis_crewai

llm.bind_tools(lamdis_tools)

import { lamdisTools } from "@lamdis/ai-sdk-tools";

generateText({ model, tools: lamdisTools, prompt: "..." });

Each package README has a ten-line example that runs against the live sandbox and the exact JSON every tool returns; see integrations/.

One line, from any agent

claude mcp add --transport http lamdis https://exchange.lamdis.ai/mcp

Or install the Claude Code plugin, which adds the server and a skill that teaches the agent how to use it honestly — feasibility first, sandbox to try, hand the person the pay link, never claim work is arranged until it is taken:

claude plugin marketplace add lamdis-ai/lamdis-plugins

claude plugin install lamdis@lamdis-plugins

The same skill ships here at skills/lamdis/SKILL.md. Agents that discover by well-known paths find an A2A card at /.well-known/agent-card.json and the OpenAPI at /openapi.yaml.

Any MCP client works, and no credential is needed for the guest tools: check_feasible, observe_world, do_in_world, find_out, job_status, job_receipt, job_evidence, list_bids. Pass sandbox: true to any of them to run against the sandbox.

A real job

A job posted for real comes back with a pay_at link and a token: send the person the pay link. Their card is authorised for the job's ceiling, not charged; the job goes on the board when that lands, and the card is charged once, at the end, for exactly what was paid out on proof.

Coverage today is zero. Nobody has registered as an operator yet, so check_feasible will honestly tell you a real job would sit unclaimed, and it records where the work was asked for so supply can be recruited there — see /v1/demand. If you can do physical work somewhere, say where. That is the constraint, and it is not hidden anywhere in this repository.

The TypeScript and Python clients live in sdk/ and are not published to npm or PyPI yet; use them from source, or curl, or the MCP endpoint. See examples/ for a first job from Claude Code, the OpenAI Agents SDK, LangChain, the Vercel AI SDK, n8n and the shell.

Where to look

agents.mdthe exchange written for an agent: the anonymous flow, the token, the money rules, the operator side
spec/openapi.yamlthe REST surface, OpenAPI 3.1, every field from the Go
sdk/typescript · sdk/pythonlamdis clients, zero dependencies
examples/one file per framework, each under forty lines
exchange.lamdis.ai/docs · /llms.txtthe live reference

How the money works

Amounts are integer minor units, USD. The exchange currently keeps nothing from what a worker earns. Posting from an account holds the job's ceiling in escrow; posting anonymously authorises a card for it instead, and only proof captures. An observation pays for honest evidence whichever way the answer turns out, so a "no" is worth as much as a "yes"; a do-job pays on completion, with an attempt fee for a documented failed trip. Earnings wait 24 hours for the buyer to look — release early, or hold on a named ground and a panel that is neither party decides within seven days. Every receipt is signed and states its confidence ceiling honestly (0.85 with a capture location, 0.72 without), because capture is not yet attested in hardware.

The supply side is the same endpoint: an operator's agent, signed in with the operator's own session, can find_work, take_job, place_bid, set_capacity and be pushed signed offers to a webhook.

The protocol underneath

Permissioned shared context for AI agents.

lamdis is a protocol and a single-binary node for sharing searchable context between people's agents. Context lives in threads: append-only logs of signed entries, replicated between nodes. Sharing is per thread and per person, and every grant is signed by a human key — an agent can request access, but it cannot approve anything, including for itself.

Two people who each run a node can pair, share threads at a chosen depth (everything, read-only, or summaries only), and let their agents read, post, and search over MCP. Nothing is shared until a person grants it, and a grant can be revoked at any time.

Install

Download a binary from releases (macOS, Linux, Windows; no dependencies), or build from source:

cd node && go build -o lamdis ./cmd/lamdis
Quick start
lamdis init                                # create your identity (a keypair)

lamdis thread new "pool project" lamdis post pool "pump arrived, sitting in the garage" lamdis search pump

Search is full-text by default. For semantic search, point the node at any OpenAI-compatible embeddings endpoint:

export LAMDIS_EMBED_URL=http://localhost:11434/v1   # e.g. Ollama

export LAMDIS_EMBED_MODEL=nomic-embed-text

Sharing with another person

Each person runs their own node. Pair once by URL; identities are exchanged automatically:

lamdis serve                                     # both sides keep this running

lamdis peer add jane http:// :8420

lamdis grant payments jane contribute,read,search # full collaboration lamdis grant payments jane summary,search # or: the gist only lamdis access payments # who sees this thread lamdis revoke payments jane

Commands take a thread's title (or a unique fragment of it) and a peer's name. The other side runs lamdis sync (or sync -watch 30s) to exchange entries.

Scopes:

scopegrants
contributeappend entries
readreplicate and read the whole thread
summaryreplicate the summary lane only; raw entries are never transmitted
searchquery; results are filtered to the holder's read level

The summary scope is enforced at the sender: entries a peer is not entitled to are not filtered on arr

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