Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
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.
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
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
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.
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 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.
🎯 Focused Scenario Showcases (Click to Expand)
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
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
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
| Package | Language / Protocol | Status | Description |
|---|---|---|---|
@aegiscore-ai/core | Node.js / TypeScript (v0.1.3) | Available | Core deterministic engine, WORM ledger, bundled policies, and HTTP gateway daemon |
@aegiscore-ai/sdk | TypeScript (v0.1.3) | Available | Zero-dependency client for OpenAI tool calls, LangGraph, and MCP with full parity |
aegiscore-ai | Python (>=3.8, v0.1.3) | Available | Zero-dependency Python client for LangGraph, CrewAI, AutoGen (pip install aegiscore-ai) |
| MCP Registry Server | MCP Registry (v0.1.3) | Certified | Official MCP Registry server (io.github.Sandeep-Hipparagi/aegiscore) |
| MCP Adapter | JSON-RPC Stdio | Available | Native sidecar for Claude Desktop, Cursor, and LibreChat |
| DPDP Guide | Documentation | Complete | India DPDP Act 2023 compliance architecture & cryptographic shredding |
| Security Policy | Security & Disclosure | Active | Vulnerability disclosure SLAs, disclosure address, and runtime invariants |
| Changelog | Release History | v0.1.3 | Keep-a-Changelog history, security hardening, and test parity log |
| Audit Report | Security & Audit | Certified (v0.1.2) | External production readiness audit, DevSecOps report & empirical benchmarks |
| Show HN | Community | Ready | Hacker News launch narrative & technical breakdown |
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.
| Benchmark Metric | Measurement | Operational Impact |
|---|---|---|
| Cold Start Time | 0.291 ms | Instant container startup with zero JVM/Python runtime warm-up |
| P50 (Median) Pipeline Overhead | 58.2 µs (0.058 ms) | Negligible sub-millisecond impact on agentic loop latency |
| Average Execution Overhead | 78.1 µs (0.078 ms) | Full invariant verification, PII tokenization, and Merkle chaining |
| In-Memory Gateway Throughput | >12,500 req/sec | Sustained high-concurrency event loops without thread contention |
| Memory Footprint Delta (1k reqs) | +1.30 MB Heap | Highly bounded GC pressure suitable for memory-constrained edge sidecars |
| WORM Ledger Tamper Detection | 100% Deterministic | Pinpoints exact mutated entry index from Genesis hash pointer |
| SkillSpector Security Score | 0 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. SeeAUDIT_REPORT.md.
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:
"Never delete user records") are probabilistic suggestions, not mathematical guarantees. Adversarial jailbreaks, indirect prompt injections, and context drift routinely bypass prompt instructions.DROP TABLE, the damage is irreversible.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]
+-------------------------------------------------------------+
| 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]
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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