Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Zero-secret MCP gateway for AI agents: risk-scored, audited calls with human-in-the-loop approval.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
Authorization비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http gateway https://api.identark.io/v1/mcp/rpc --header 'Authorization: your-value'실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"gateway": {
"url": "https://api.identark.io/v1/mcp/rpc",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"gateway": {
"type": "http",
"url": "https://api.identark.io/v1/mcp/rpc",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
Authorization 비밀 필수 HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 identark.io 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: Authorization
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
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.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
The AgentGateway Protocol — secure, scalable AI agent execution infrastructure.
When an AI agent can execute code, call APIs, or access files, it runs in a process. That process has an environment. That environment typically contains everything that can cause serious damage: LLM API keys, database credentials, AWS tokens.
The naive solution — run your agent on the same backend as your REST API — creates two problems at once:
identark solves both.
The SDK implements the AgentGateway Protocol — a clean interface between your agent logic and the outside world. Two implementations ship out of the box:
| Gateway | When to use | Credentials | History |
|---|---|---|---|
DirectGateway | Local development, CI evals | Your API key | In-memory |
ControlPlaneGateway | Production on IdentArk | Zero — none in the agent | Control plane DB |
Your agent code is identical in both environments. The switch is two lines.
pip install identark[openai]
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI from identark import DirectGateway, Message, Role
async def main(): gateway = DirectGateway( llm_client=AsyncOpenAI(), # Your API key — not in the agent loop model="gpt-4o", )
response = await gateway.invoke_llm( new_messages=[Message(role=Role.USER, content="Hello, IdentArk!")] )
print(response.message.content) print(f"Cost: ${response.cost_usd:.6f}")
asyncio.run(main())
Change two lines. Your agent logic is untouched.
# Before (local)
from identark import DirectGateway gateway = DirectGateway(llm_client=AsyncOpenAI(), model="gpt-4o")
from identark import ControlPlaneGateway gateway = ControlPlaneGateway() # auto-detects env vars inside a IdentArk sandbox
The agent asks the control plane to act; the provider key (Stripe, Paystack, GitHub or AWS) stays in IdentArk. Grants, budgets and human approval apply before anything executes, and a reused idempotency key never acts twice.
request = await gateway.request_capability(
"payments.payment_link.create", "paystack", {"amount_minor": 1_500_000, "currency": "NGN", "customer_email": "buyer@example.com", "reference": "order-1001"}, idempotency_key="order-1001-link", )
execution = await gateway.get_capability_execution(request["request_id"])
# Core SDK only
pip install identark
pip install identark[openai]
pip install identark[anthropic]
pip install identark[gemini]
pip install identark[mistral]
pip install identark[all]
Requirements: Python 3.10+
Using TypeScript? The parity SDK ships as the zero-runtime-dependency identark npm package, with the same AgentGateway contract and structured credential sessions.
IdentArk is designed from the ground up to work with any LLM provider, including those that keep your data inside the UK or EU. The AgentGateway Protocol decouples your agent logic from the inference provider — switching providers requires changing one line.
from openai import AsyncOpenAI
from identark import DirectGateway
gateway = DirectGateway( llm_client=AsyncOpenAI( base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama", ), model="llama3.2", provider="local", # forces $0 cost tracking; inference stays on your machine )
Install Ollama: brew install ollama && ollama pull llama3.2 && ollama serve
from openai import AsyncOpenAI
from identark import DirectGateway
gateway = DirectGateway( llm_client=AsyncOpenAI( base_url="https://api.mistral.ai/v1", api_key="your-mistral-api-key", ), model="mistral-small-latest", # auto-detected as "mistral" provider )
Mistral AI is a French company. All inference runs in EU data centres, subject to EU data protection law (GDPR). Use this when UK/EU data governance requirements prohibit sending inference traffic to US-based cloud providers.
See examples/ for complete runnable scripts.
Any class implementing these four async methods is a valid gateway:
class AgentGateway(Protocol):
async def invoke_llm(self, new_messages, tools=None, tool_choice="auto") -> LLMResponse: ... async def persist_messages(self, messages) -> None: ... async def request_file_url(self, file_path, method="PUT") -> PresignedURL: ... async def get_session_cost(self) -> float: ...
Write your agent against the protocol. The implementation — local or production — is a runtime detail.
ControlPlaneGateway holds no API keys, database credentials, or cloud tokensinvoke_llm call returns cost_usd; get_session_cost() returns the running totalDirectGateway out of the boxpy.typed marker; works with mypy strict modefrom identark.testing import MockGateway
from identark.models import LLMResponse, Message, Role
async def test_my_agent(): mock = MockGateway() mock.queue_response(LLMResponse( message=Message(role=Role.ASSISTANT, content="The answer is 42."), cost_usd=0.001, model="mock", finish_reason="stop", ))
result = await my_agent(gateway=mock)
assert mock.invoke_llm_call_count == 1 assert mock.total_messages_sent == 1
| Provider | Data residency | DirectGateway | GeminiGateway | ControlPlaneGateway |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI (gpt-4o, gpt-4o-mini, …) | US | ✓ | — | ✓ |
| Anthropic (Claude models) | US | ✓ | — | ✓ |
| Google Gemini | Varies | ✓* | ✓ | Roadmap |
| Mistral AI | Varies | ✓ | — | ✓ |
| Kimi / Moonshot | Varies | ✓* | — | ✓ |
| Azure OpenAI | Configured Azure region | ✓* | — | ✓ |
| AWS Bedrock | Configured AWS region | — | — | ✓ |
| OpenRouter | Provider-dependent | ✓* | — | ✓ |
| Ollama | Local 🏠 | ✓ | — | Not a hosted route |
| Any OpenAI-compatible endpoint | Varies | ✓ | — | ✓ (custom endpoint) |
*Via an OpenAI-compatible client/base URL. Use GeminiGateway for native Gemini SDK features.
from identark.exceptions import CostCapExceededError, RateLimitError, IdentArkError
try: response = await gateway.invoke_llm(new_messages=[...]) except CostCapExceededError as e: print(f"Cost cap of ${e.cap_usd} reached. Spent: ${e.consumed_usd}") except RateLimitError as e: await asyncio.sleep(e.retry_after_seconds) except IdentArkError as e:
raise
Full exception hierarchy: IdentArkError > GatewayError > ControlPlaneError > AuthenticationError | CostCapExceededError | SessionNotFoundError
┌─────────────────────────────────────┐
│ Your Agent Code │ │ (depends only on AgentGateway) │ └──────────────┬──────────────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ AgentGateway │ ← Protocol (interface) │ Protocol │ └──────┬────────┬──────┘ │ │ ┌────────▼─┐ ┌───▼──────────────┐ │ Direct │ │ ControlPlane │ │ Gateway │ │ Gateway │ │ │ │ │ │ Local / │ │ Production │ │ Evals │ │ (zero secrets) │ └──────────┘ └────────┬─────────┘ │ HTTP ┌────────▼─────────┐ │ IdentArk │ │ Control Plane │ │ (holds creds) │ └──────────────────┘
Contributions are welcome. Please open an issue before submitting significant changes.
git clone https://github.com/identark/identark.git
cd identark pip install -e ".[dev]" pre-commit install pytest tests/unit/
See CONTRIBUTING.md for full guidelines.
IdentArkChatModel)IdentArkLLM)invoke_llm_stream)IdentArkNode, IdentArkStreamNode)identark-cli for one-command control plane deploymentThe IdentArk SDK is licensed under the MIT License — free for any use, including commercial and closed-source projects. See LICENSE.
The IdentArk control plane (hosted service) is proprietary. The SDK works with any AgentGateway backend, including fully self-hosted ones.
*Built on the control plane pattern described in How We Built Secure, Scalable Agent Sandbox Infrastructure.*