DCL Trust Oracle — AI/LLM Output Audit (x402 MCP)

Name: DCL Trust Oracle — AI/LLM Output Audit (x402 MCP)
Author: Fronesis-Labs

제작자: Fronesis-Labs버전 2.3.1i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름com.fronesislabs/dcl-trust-oracle

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

AI/LLM agent output audit MCP: policy eval, tamper-evident chain, AI safety, x402 USDC on Base.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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: 검색 및 AI 기억

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

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

Settings → Connectors 열기
Add custom connector 누르기
아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://mcp.fronesislabs.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http dcl-trust-oracle https://mcp.fronesislabs.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "dcl-trust-oracle": {
      "url": "https://mcp.fronesislabs.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": {
    "dcl-trust-oracle": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fronesislabs.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:

웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://mcp.fronesislabs.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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 도메인 fronesislabs.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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 30%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

DCL Trust Oracle — AI/LLM Output Audit (x402 MCP), 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(2.3.1)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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

DCL Trust Oracle

Don't trust the agent. Trust the proof.

Autonomous AI agents now take actions with real consequences — financial, legal, reputational. Most of them are black boxes: no record of what was decided, why, or whether that decision was tampered with afterward.

DCL Trust Oracle closes that gap. Every agent output is evaluated against policy in real time and sealed into a tamper-evident hash chain — a deterministic, cryptographically verifiable record of what happened and when. Edit any past entry and the entire chain invalidates. No one — not even Fronesis Labs — has to be trusted for the record to hold up.

What It Does

DCL Trust Oracle provides deterministic policy evaluation for LLM outputs with a tamper-evident audit chain. The system stores only cryptographic hashes and decision metadata — never raw content — enabling verifiable, post-action forensic analysis across distributed AI agents.

Available two ways:

REST API (webhook_server.py) — direct HTTP integration.
MCP Server (mcp_server.py) — native Model Context Protocol integration for AI agents. Live at https://mcp.fronesislabs.com/mcp (streamable-http). Also listed on Smithery (remote URL → same production endpoint; see smithery.yaml) and the official MCP Registry.

Both servers share the same evaluation logic and tamper-evident chain (dcl_core.py), and are priced identically.

Quick Start

REST API

pip install -r requirements.txt

python webhook_server.py

Server runs on `http://localhost:8080`

MCP Server

Production (hosted):

https://mcp.fronesislabs.com/mcp

Streamable HTTP transport — point any MCP client here directly, no setup required.

Local development:

pip install -r requirements.txt

python mcp_server.py

Server runs on `http://localhost:8081` (streamable-http transport)

Tools & Endpoints

Pre-Action Evaluation

Catch a bad output *before* it reaches a user, a wallet, or downstream system.

REST Endpoint	MCP Tool	Price	Description
`POST /evaluate/fast`	`dcl_evaluate_fast`	$0.01	Fast policy check for low-risk outputs. Returns tamper-evident `tx_hash`.
`POST /evaluate/strict`	`dcl_evaluate_strict`	$0.05	Deep analysis for high-stakes outputs with higher confidence thresholds.
`POST /evaluate/jailbreak`	`dcl_evaluate_jailbreak`	$0.02	Instruction adherence check — detects prompt injection patterns and role-hijacking attempts.
`POST /evaluate/safety`	`dcl_evaluate_safety`	$0.01	Baseline screening for known harmful text patterns. Optimized for high throughput.
`POST /evaluate/quality`	`dcl_evaluate_quality`	$0.03	Content quality & drift check — evaluates format adherence and contextual drift.
`POST /evaluate/batch`	`dcl_evaluate_batch`	$0.10	Bulk processing — up to 200 items per MCP call (REST default `max_items`: 20). Cost-effective for multi-turn history.

Session Management

REST Endpoint	MCP Tool	Price	Description
`POST /pipeline/start`	`dcl_pipeline_start`	$0.05	Initializes a long-running audit session for continuous drift tracking. Returns `pipeline_id`.

Post-Action Forensics

When something *did* go wrong, reconstruct exactly what happened.

REST Endpoint	MCP Tool	Price	Description
`GET /audit/{tx_hash}`	`dcl_audit_decode`	$0.10	Basic post-action audit — returns verdict, confidence, agent_id, reason by `tx_hash`.
`GET /audit/{tx_hash}/deep`	`dcl_audit_decode_deep`	$0.50	Deep forensic audit — includes drift context, tamper-evidence indices, environmental metadata.

Post-Action Scans

REST Endpoint	MCP Tool	Price	Description
`POST /evaluate/secrets`	`dcl_evaluate_secrets`	$0.02	Secret & credential leak scan.
`POST /evaluate/pii`	`dcl_evaluate_pii`	$0.02	PII detection scan.

DCL Update Sentinel (Continuous Skill Monitoring)

Continuous security auditing and release verification for AI Agent Skills and GitHub repositories. Sentinel monitors code updates via GitHub Webhooks, blocks regressions against your security baseline, and automatically recovers skill status upon clean rescans.

REST Endpoint	Price	Description
`POST /sentinel/register`	$49.00 / 30d	Register a skill/repo for continuous monitoring. Requires passing initial baseline audit (`score >= 0.80`; returns `HTTP 422` if failed). Issues `webhook_secret`.
`POST /sentinel/webhook/{webhook_secret}`	Free	GitHub Webhook receiver. Audits new release tags, blocks regressions, and logs tamper-evident events.
`POST /sentinel/scan`	$0.05–$0.50	Pay-per-call repository audit (`update_rescan`, `deep_scan`, `forensic_audit`).
`GET /sentinel/status/{repo_full_name}`	Free	Query skill security status (`active`, `blocked`, `unregistered`) and last known good version.
`POST /sentinel/renew`	$49.00 / 30d	Extend 30-day monitoring entitlement for a registered skill (owner-verified).
`GET /sentinel/prices`	Free	Returns current price breakdown for Sentinel services.

Key Features of Sentinel:

Idempotent Webhook Processing: Built-in protection against duplicate GitHub delivery retries (X-GitHub-Delivery tracking).
Auto-Recovery: Skills blocked due to security regressions (status: blocked) are automatically restored to active once a clean, policy-compliant release is published.
Strict Owner Verification: Subscription renewals require cryptographic signature match with the registered owner's wallet (owner_payer_ref).
Baseline Policy Gate: Registration requires a passing initial audit (score >= 0.80). Compromised or failing repositories are rejected immediately (HTTP 422) to prevent invalid entitlement setup.

Crypto & Trading Compliance (MCP only)

These tools are exposed on the live MCP server only (no REST routes in webhook_server.py).

MCP Tool	Price	Description
`dcl_evaluate_jailbreak_crypto`	$0.02	Crypto-specific jailbreak & injection detection.
`dcl_evaluate_wallet`	$0.02	Wallet secret guardian.
`dcl_evaluate_trade`	$0.02	Trade decision verifier.
`dcl_evaluate_mev`	$0.03	MEV & market-abuse compliance screen.
`dcl_evaluate_signal`	$0.03	Market signal fabrication screen.
`dcl_evaluate_output_sanitizer`	$0.02	Output sanitizer — final gate.
`dcl_commit`	$0.01	Leibniz Layer crypto commit — seal a decision to the audit chain.

Utility (free, REST only)

Endpoint	Description
`GET /health`	Service status and chain length
`GET /policies`	List of built-in policy names
`GET /chain/status`	Chain integrity, drift mode, drift score
`GET /chain/export`	Full chain export with integrity verification

Example Response

"verdict": "COMMIT", "confidence": 0.95, "reason": "All policy checks passed", "tx_hash": "0x7a8f3b2c...", "chain_index": 42, "input_hash": "0x9d4e1f...", "policy_version": "1.0.0", "timestamp": 1721635200.123, "pipeline_id": "abc123", "drift_mode": "NORMAL", "drift_score": 0.15 }

Verifying the Chain Yourself

You don't have to take the server's word for it. tx_hash is recomputed from the record's own fields, not just linked to the previous row — so anyone can independently confirm a record wasn't edited after the fact, without calling back into this server. See @fronesis-labs/dcl-sdk (TS/JS) or dcl-core (Python) for the free, offline verification libraries.

Metering & Settlement

Every paid call above is metered and settled automatically via the x402 protocol (USDC on Base).

We support two payment models:

Per-Call Micropayments ($0.01 – $0.50) for instant, on-demand evaluations.
30-Day Recurring Entitlements ($49.00) for continuous skill monitoring via DCL Update Sentinel.

This design eliminates API-key provisioning and invoicing overhead. Per-call pricing makes large-scale agent operations practical (an autonomous system can make thousands of evaluation calls a day).

The REST API is x402-gated via fastapi-x402; the MCP server uses paymcp in Mode.X402, paying automatically for x402-aware clients and falling back to a guided payment link for clients without a configured wallet. Both settle to the same wallet, and neither has a bypass path — an unpaid call simply receives no verdict.

License

Apache License 2.0 — see LICENSE.

DCL Trust Oracle — AI/LLM Output Audit (x402 MCP)

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

DCL Trust Oracle

What It Does

Quick Start

REST API

MCP Server

Tools & Endpoints

Pre-Action Evaluation

Session Management

Post-Action Forensics

Post-Action Scans

DCL Update Sentinel (Continuous Skill Monitoring)

Key Features of Sentinel:

Crypto & Trading Compliance (MCP only)

Utility (free, REST only)

Example Response

Verifying the Chain Yourself

Metering & Settlement

License