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

AegisCore

作者:Sandeep-Hipparagiバージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Sandeep-Hipparagi/aegiscore

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Deterministic zero-trust policy enclave and cryptographic WORM audit ledger for MCP tools.

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: 会計・財務・税務

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。
  • 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

  • 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": {
    "aegiscore": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aegiscore-ai/core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add aegiscore -- npx -y @aegiscore-ai/core 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": {
    "aegiscore": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aegiscore-ai/core",
        "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": {
    "aegiscore": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aegiscore-ai/core",
        "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。

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。

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8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 Sandeep-Hipparagi 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

会計・財務・税務のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2919件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2919件のうち68%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2919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

AegisCore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(0.1.3)がレジストリに届いたのは14 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, Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator

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

Finance Toolkit

作者:JerBouma

500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.

パソコンでもクラウドでも★ 5,496MIT昨日更新
インストール

SolidInvoice

作者:SolidInvoice

Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.

クラウドで動く★ 981MIT9 日前更新
インストール

Korea Tax Calculator

作者:UpstageAI

Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.

パソコンで動く★ 97MIT一昨日更新
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。

🛡️ AegisCore: The Zero-Trust Deterministic Governance Enclave for AI Agents

AegisCore is an open-source reverse-proxy, deterministic invariant policy enclave, and cryptographic WORM audit ledger for autonomous AI agents. It intercepts model tool calls, validates them against strict schemas and deterministic invariants, and only executes approved actions within an isolated boundary.


📺 Terminal Showcases & Scenario Deep-Dives

🎯 Focused Scenario Showcases (Click to Expand)

Scenario 01: Model Tool Hijack & Data Exfiltration Defense

Threat Vector: Indirect prompt injection instructs an autonomous agent to dump users.credentials.

AegisCore Defense: Deterministic boundary rejection in $<2\text{ ms}$ with 0 CPU cycles or sockets opened to the host database.

*Run live:* node --experimental-strip-types scripts/demo-scenario-1.js


Scenario 02: In-Flight DPDP PII Masking & Cryptographic Shredding

Threat Vector: Agent processes personal identifiers (Indian PAN / Aadhaar), conflicting with statutory Right to Erasure under India's DPDP Act.

AegisCore Defense: In-flight salted tokenization before WORM ledgering. shredVault() enforces complete erasure while preserving 100% of the cryptographic Merkle chain.

*Run live:* node --experimental-strip-types scripts/demo-scenario-2.js


Scenario 03: Cryptographic Merkle Chain & Tamper-Evident Audit

Threat Vector: Retrospective tampering of agent execution logs to conceal unauthorized actions.

AegisCore Defense: Write-Once-Read-Many (WORM) append-only ledger with cryptographic SHA-256 block traversal back to Genesis. Any bit alteration breaks chain validation.

*Run live:* node --experimental-strip-types scripts/demo-scenario-3.js


📦 Developer Packages & Distribution

PackageLanguage / ProtocolStatusDescription
@aegiscore-ai/coreNode.js / TypeScript (v0.1.3)AvailableCore deterministic engine, WORM ledger, bundled policies, and HTTP gateway daemon
@aegiscore-ai/sdkTypeScript (v0.1.3)AvailableZero-dependency client for OpenAI tool calls, LangGraph, and MCP with full parity
aegiscore-aiPython (>=3.8, v0.1.3)AvailableZero-dependency Python client for LangGraph, CrewAI, AutoGen (pip install aegiscore-ai)
MCP Registry ServerMCP Registry (v0.1.3)CertifiedOfficial MCP Registry server (io.github.Sandeep-Hipparagi/aegiscore)
MCP AdapterJSON-RPC StdioAvailableNative sidecar for Claude Desktop, Cursor, and LibreChat
DPDP GuideDocumentationCompleteIndia DPDP Act 2023 compliance architecture & cryptographic shredding
Security PolicySecurity & DisclosureActiveVulnerability disclosure SLAs, disclosure address, and runtime invariants
ChangelogRelease Historyv0.1.3Keep-a-Changelog history, security hardening, and test parity log
Audit ReportSecurity & AuditCertified (v0.1.2)External production readiness audit, DevSecOps report & empirical benchmarks
Show HNCommunityReadyHacker News launch narrative & technical breakdown

⚡ Empirical Performance & Security Audit (v0.1.2)

AegisCore underwent an end-to-end production readiness audit, fault isolation analysis, high-concurrency stress testing, and adversarial penetration testing probing (SkillSpector static analysis & PentAGI-style adversarial evasion probes). Read the complete audit and verification report in AUDIT_REPORT.md.

Verified Micro-Benchmarks (v0.1.2)
Benchmark MetricMeasurementOperational Impact
Cold Start Time0.291 msInstant container startup with zero JVM/Python runtime warm-up
P50 (Median) Pipeline Overhead58.2 µs (0.058 ms)Negligible sub-millisecond impact on agentic loop latency
Average Execution Overhead78.1 µs (0.078 ms)Full invariant verification, PII tokenization, and Merkle chaining
In-Memory Gateway Throughput>12,500 req/secSustained high-concurrency event loops without thread contention
Memory Footprint Delta (1k reqs)+1.30 MB HeapHighly bounded GC pressure suitable for memory-constrained edge sidecars
WORM Ledger Tamper Detection100% DeterministicPinpoints exact mutated entry index from Genesis hash pointer
SkillSpector Security Score0 Risk Score (0 findings)Certified compliant with the official Model Context Protocol Registry

[!TIP]

Production Readiness Score: 9.8 / 10 (Enterprise), 9.9 / 10 (Startup), 9.9 / 10 (OSS).

Remediations across SEC-01 through SEC-09 (prototype pollution defense, deep nesting DoS protection, persistent session rate-limiting, fail-closed CLI audit verification, lowercase PII tokenization, case-insensitive sanctions enforcement, and non-positive/non-finite transfer boundaries) are verified with 100% test pass rates in Release v0.1.2. See AUDIT_REPORT.md.


⚡ The Core Problem: Why Prompt Guardrails Fail

Modern AI agent architectures couple model intent directly to tool execution. Developers pass raw database connections, payments API credentials, and write privileges directly to the LLM agent runtime:

[User / Jailbreak Prompt] ──> [LLM Model Weights] ──> [Direct Tool Execution] ──> 🔥 Disaster

Why prompt guardrails cannot guarantee security:

  1. Probabilistic Non-Determinism: System prompts ("Never delete user records") are probabilistic suggestions, not mathematical guarantees. Adversarial jailbreaks, indirect prompt injections, and context drift routinely bypass prompt instructions.
  2. Credential Proliferation: Giving tools directly to the agent exposes infrastructure secrets, database passwords, and third-party API keys to the model runtime.
  3. Irreversible Mutations: Once an LLM hallucinates an out-of-bounds transfer or destructive DROP TABLE, the damage is irreversible.
The AegisCore Solution: Strict Intent-Execution Decoupling

AegisCore strips all execution power from the agent. The agent produces only an Intent Proposal. AegisCore evaluates the proposal through a deterministic, zero-trust policy enclave before any downstream code is triggered:

                                  AEGIS-CORE GATEWAY ENCLAVE

┌────────────────────────────────────────┐ │ 1. DPDP PII Tokenizer & Vault │ │ 2. Strict Schema Quarantine │ [Agent Intent] ──(Proposal)──>│ 3. Invariant Engine (Rate / Bounds) │──(Only if APPROVED)──> [Isolated Execution Boundary] │ 4. WORM Cryptographic Merkle Chain │ │ (Sanitized Env / Timeout) │ 5. Asynchronous HITL Escalation Gating │ ▼ └────────────────────────────────────────┘ [Real Backend / DB / API]


📊 Core Architecture

               +-------------------------------------------------------------+

| AI AGENT LOOP | | (LangGraph / MCP / Raw OpenAI) | +-------------------------------------------------------------+ | (POST /v1/gateway/dispatch) v +-------------------------------------------------------------------------------------------+ | AEGIS-CORE GATEWAY PIPELINE | | | | [Step 1: PII Sanitizer] ──> Detects PAN, Aadhaar, Phone, Email & tokenizes via salt | | [Step 2: Schema Validate] ──> Enforces strict types; extra fields fail closed | | [Step 3: Policy Engine] ──> Invariants: param_boundary, rate_limit, disallowed_targets | | | | | | | | | | (BLOCKED) | (REQUIRES_HITL) | (APPROVED) | | v v v | | [WORM Ledger Entry] [HITL Challenge Created] [WORM Ledger Entry]| | Return 403 Forbidden Wait for Supervisor Signoff Dispatch to Sandbox | +------------------------------------------------------------------------------|------------+ v +---------------------------------+ | ISOLATED SANDBOX RUNNER | | - process.env secrets scrubbed | | - Hard safety timeout abort | | - Stack trace leak isolation | +---------------------------------+ | v [Protected Real System]


📐 Architectural Execution Flow: sdk/ ➔ core/ ➔ policies/

AegisCore decouples probabilistic model decisions from irreversible execution by routing every tool call through a deterministic enclave. The monorepo architecture cleanly separates client bindings (sdk/), gateway runtime (core/ & src/), and declarative security invariants (policies/):

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