프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Decision Anchor

제작자: zse4321버전 1.3.42i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름com.decision-anchor/da

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.decision-anchor.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.decision-anchor.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 decision-anchor.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 21%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Decision Anchor, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.42)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Apify MCP Server

제작자: apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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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