BankWeave

Name: BankWeave
Author: LSUDOKO

제작자: LSUDOKO버전 3.0.1i★ –i컴퓨터 또는 클라우드

레지스트리 이름io.github.LSUDOKO/bankweave

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Read-only FalkorDB tools for cross-bank AML investigations: rings, money paths, echo-proof claims.

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: 컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식: stdio, 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

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요
DockerDocker 설치

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://bankweave-api.onrender.com/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "bankweave": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http bankweave https://bankweave-api.onrender.com/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add bankweave -- docker run -i --rm ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "bankweave": {
      "url": "https://bankweave-api.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "bankweave": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "bankweave": {
      "type": "http",
      "url": "https://bankweave-api.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "bankweave": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0"
      ]
    }
  }
}

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://bankweave-api.onrender.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 GitHub 계정 LSUDOKO 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 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 32708개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32708개 중 66%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32708개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

BankWeave, 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?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(3.0.1)은 20일 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, OpenTakeoff

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★ 211그저께 업데이트

설치

OpenTakeoff

제작자: Kentucky-ai

Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.

내 컴퓨터에서 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.

BankWeave

Many banks, one ring, every claim proven.

BankWeave is a team of AI agents that investigates money-laundering alerts across several banks, with FalkorDB as its shared brain. It clears innocent alerts fast, exposes laundering rings that no single bank can see, and backs every conclusion with a graph path you can click through. It also knows how many *independent* reasons it has for each belief, notices when one of them dies, and refuses to file a report it can't prove.

Tracks: 01 Agents That Act on Connected Data (primary), 02 Agent Memory and Coordination, Best blog post
Live deployment: https://bankweave.vercel.app (UI on Vercel) · API https://bankweave-api.onrender.com/docs (Render) · graph: FalkorDB Cloud (ap-south-1)
MCP Registry: published as io.github.LSUDOKO/bankweave (v3.0.0, streamable HTTP)
Use it from Claude: claude mcp add --transport http bankweave https://bankweave-api.onrender.com/mcp, or as a stdio package: claude mcp add bankweave -- docker run -i --rm ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp (17 read-only FalkorDB tools, each returning the Cypher it ran; docs/MCP.md)
Proof in FalkorDB's own browser: screenshots and a recording of the ring, PageRank, card taps, SAR provenance and vector search running on our Cloud instance
Understand it in five minutes: the 3D explainer (eight scenes, each one FalkorDB call) and the graph explorer (twelve presets, run live)
Demo video: watch on YouTube, on the landing page or download the MP4 (narrated, captions burned in): a whiteboard explainer of the problem, the problem film's close, then the live product on FalkorDB Cloud, the hardware edge, MCP and FalkorDB's own browser. Build it yourself: video/build.py --long
Blog post: docs/BLOG.md

Running now on real data. The production instance on FalkorDB Cloud holds IBM's labelled AML transactions for 6 banks: 3,024 accounts, 24,990 transfers, 36 graphs (6 bank graphs, the consortium graph with 10,178 nodes and 37,448 edges, 27 case graphs, agent memory and the typology knowledge base). The agents have triaged 1,208 alerts: 1,113 cleared with a stated reason and 95 escalated into cases, each case with claims, evidence, the Cypher behind every piece of evidence, a provenance-gated report and a signed Merkle seal.

BankWeave is an independent project built for FalkorDB Graph Hacks. It is not a FalkorDB product and is unrelated to FalkorDB's QueryWeaver or Weights & Biases Weave.

The problem

Alert fatigue. Rule-based transaction monitoring flags single signals without context; industry sources put 85-95% of alerts as false positives.
Fragmented visibility. A bank only sees transactions that touch it. Laundering schemes spread across institutions, so each bank's slice looks innocent.
Unprovable reports. A suspicious activity report (SAR) has to justify itself, and today that justification is assembled by hand.

What BankWeave does

Loads IBM's public AMLworld laundering dataset into one isolated FalkorDB graph per bank plus a consortium graph that links them with salted, hashed account ids.
A team of agents (Orchestrator, Triage, Investigator, Skeptic, Reporter with a separate Auditor, Archivist) works the alert queue through a task blackboard stored in the graph, calling native FalkorDB algorithms as tools (also served over MCP).
Innocent alerts are cleared in milliseconds with a reason; suspicious ones become cases, each in its own case_ graph, where claims are linked to evidence and the query that produced it.
A trust layer built from three 2026 papers keeps the agents honest (below).
Humans approve every action. Everything is measured against IBM's labels on a scoreboard.

What's new in 3.0

Area	What you can do	Where
Console	A sidebar listing all fourteen pages with live counts, Ctrl K search over pages and cases, and one card system across every page: stat cards from live queries, status chips, rounded charts	every page
Dashboard	Open cases, alerts decided, independent claims, actions awaiting a human; claim support for the latest cases; the next approval; the agent team; an alert-triage gauge; FalkorDB Cloud latency, graphs and memory	`/command`
Graph explorer	A FalkorDB-browser-style page: pick a graph, write Cypher (`GRAPH.RO_QUERY`, writes rejected by the engine), see an Obsidian-style force graph with labels, hover neighbourhoods and a property panel. Twelve presets, each a FalkorDB feature on our data: cross-bank ring, `algo.pageRank`, `algo.labelPropagation`, `algo.wcc`, `algo.SPpaths`, Double Metaphone full-text, HNSW vector KNN, shared identity, the agents' alert-to-claim chain, a SAR's provenance, the typology KB, learned procedures	`/explorer`
3D explainer	Scroll through eight scenes on a three.js stage: six bank slices and per-graph ACL, hashed ids stitching the consortium, `algo.wcc` clearing an alert, the ring one bank sees 37.5% of, PageRank hub and `algo.SPpaths`, six paths collapsing to four origins, a KYC cascade, a Merkle root signed by a hardware key. Every number comes from the API; each scene shows the Cypher it ran	`/explainer`
Hosted MCP	`claude mcp add --transport http bankweave https://bankweave-api.onrender.com/mcp`: 17 read-only tools (cases, echo-proof claims, money paths, rings, hubs, components, vector and phonetic search, triage, typologies, guarded Cypher), 3 prompts, 2 resources	`/mcp`, docs/MCP.md
Landing	Centred hero over glossy blue bubbles with word-by-word type, the live console rising out of it, a "what's new" bento, the evaluation shown as highlighted screenshots of the live page, the real-tool recordings and the FalkorDB Browser proof	`/`
Real tools, recorded	The ESP32 sketch running in Wokwi posts a real card tap to the live API, and EMVLab decodes the field 55 it printed	Hardware Lab, below

Landing	Dashboard

Graph explorer: cross-bank ring on the consortium graph	3D explainer: the ring as one bank sees it

Graph explorer: `algo.pageRank` hubs (hover focuses one community)	3D explainer: six bank slices, each sees only its own graph

Alert queue	Case workspace

Approvals	Hardware Lab

Proof in the official FalkorDB Browser

The same data the agents use, opened in FalkorDB's own browser (browser.falkordb.com, connected to our FalkorDB Cloud instance: FalkorDB v4.22, 36 graphs, about 81 MB). Every query below is read-only and was typed into the browser; the timings are the engine's own RT readout. The connection bar with the instance hostname is cropped out.

Query	What it proves
Cross-bank ring: the case spanning the most banks, its accounts, banks and transfers (12 nodes, 166 edges, 1.85 ms)	one Cypher query sees the whole ring that no single bank graph contains
`CALL algo.pageRank('Account','TRANSFERS')` top 12 (3.55 ms)	the hub detection the Investigator calls is native GraphBLAS, not Python
`(:Account)-[:CARD_TXN]->(:Terminal)` (5 nodes, 29 edges, 0.41 ms)	the POS/ATM taps, including the one sent from the Wokwi ESP32, are real edges in the consortium graph; the Terminal node carries `POS-MUM-…`, Mumbai, GPS 19.076, 72.8777
`(:SAR)-[:CONTAINS]->(:Sentence)-[:CITES]->(:Claim)-[:SUPPORTED_BY]->(:Evidence)` in `case_C-70431130` (0.61 ms)	every report sentence cites a claim, and every claim rests on evidence: the provenance gate is a graph pattern
`db.idx.vector.queryNodes('Account','behavior_vec',10, …)` (0.36 ms)	HNSW vector search finds behaviour twins at five different banks
Accounts at different banks sharing a `Device` or `IP` (291 nodes, 220 edges, 2.79 ms)	the identity links the consortium uses to join bank slices

Cross-bank ring	`algo.pageRank`

Card taps into terminals (the Wokwi tap included)	The Mumbai POS node and its properties

SAR → sentence → claim → evidence	HNSW vector KNN

Shared devices and IPs across banks	FalkorDB Cloud console: the instance (Free tier, ap-south-1, v4.22.0, healthy)

Hosted MCP, called live (no install, plain HTTP):

$ curl -s -X POST https://bankweave-api.onrender.com/mcp -H 'Content-Type: application/json' \

-H 'Accept: application/json, text/event-stream' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}' 17 tools: engine_overview, list_graphs, graph_schema, list_cases, get_case, explain_claim, account_network, trace_money_path, find_rings, top_hubs, connected_components, similar_accounts, search_customers, list_alerts, triage_alert, typology_guidance, run_readonly_cypher

$ ... "method":"tools/call","params":{"name":"top_hubs","arguments":{}} {"graph": "consortium", "result": [{"account": "e8ccd1faa8d3a4ba", "bank": "001", "score": 0.0027...}, ...

The top account matches row 1 of the PageRank query in the FalkorDB Browser above.

What's new in 2.0

Area	What you can do	Where

| Command Center | Live alerts, open cases, independently supported claims, evidence awaiting review, FalkorDB healt

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

BankWeave

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

OpenTakeoff

제작자의 README

BankWeave

The problem

What BankWeave does

What's new in 3.0

Proof in the official FalkorDB Browser

What's new in 2.0