Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Deterministic zero-trust policy enclave and cryptographic WORM audit ledger for MCP tools.
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.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"aegiscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aegiscore-ai/core",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add aegiscore -- npx -y @aegiscore-ai/core mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"aegiscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aegiscore-ai/core",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"aegiscore": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aegiscore-ai/core",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Sandeep-Hipparagi 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.3)은 14일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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/):
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요