ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Aileron Journal

โดย aileron-shรุ่น 0.1.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.aileron-sh/aileron

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read-only queries over Aileron audit journals: verify integrity, search recorded tool calls

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "aileron": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aileron",
        "serve",
        "--root",
        "."
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add aileron -- uvx aileron serve --root .

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "aileron": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aileron",
        "serve",
        "--root",
        "."
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "aileron": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aileron",
        "serve",
        "--root",
        "."
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub aileron-sh ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 67% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Aileron Journal ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.6) เข้า registry 19 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Aileron

Aileron is a flight recorder for AI agents.

Not another tracer. Aileron produces a tamper-evident, replayable record of every tool call your agents make - evidence you can verify offline, not telemetry you have to trust.

  • Tamper-evident audit trail. Every agent action is appended to a SHA-256 hash-chained JSONL journal with Ed25519-signed checkpoints. Edit, delete, or reorder a single line and aileron verify says exactly where the chain broke.
  • Policy enforcement on tool calls. Sigma-like YAML rules with allow / alert / block actions, applied *before* execution via the MCP stdio proxy or the SDK decorator. A blocked tool call never runs; the attempt is logged anyway.
  • Forensic incident replay. One command turns a journal into a self-contained HTML incident report with a verification badge and a filterable timeline - the answer to "what did the agent actually touch?"

60-second quickstart

$ pip install aileron

$ aileron demo # scripted fake-agent session (no network, no keys needed) demo: wrote 8 events to demo.chain.jsonl demo: chain VERIFIED (8 events) demo: blocked shell call by rule aileron-001 demo: 2 anomaly alert(s) emitted $ aileron verify demo.chain.jsonl OK: 8 events verified in demo.chain.jsonl $ aileron report demo.chain.jsonl -o incident.html # open it in a browser $ aileron serve --root . # or ask an assistant instead

The demo runs in the default digest-only mode: the destructive shell call is blocked by a content rule and flagged by the behavioral baseline, yet the journal on disk contains only argument digests - never the raw command.

Features

FeatureWhat you get
Hash-chained journalAppend-only JSONL; each event's prev_hash links to the previous event's SHA-256 hash; genesis is 0x00…00
Signed checkpointsEd25519 signature over the chain tip, verifiable offline against the public key (aileron sign-checkpoint / verify-checkpoint). Checkpoints cover a *prefix*: appending later events never invalidates them; truncating or rewriting the signed prefix does
Policy rules32 bundled rules covering credential theft, cloud metadata abuse, exfiltration, supply chain, persistence, anti-forensics, database destruction, and prompt-injection artifacts. Sigma-like YAML; substring, regex, and dotted-key matchers. Rules are evaluated against the full call in memory, so content rules fire even in digest-only mode
Behavioral anomaly detectionRolling baselines flag first-seen tools, rate spikes (>3x baseline), and novel tool-call sequences - live via the SDK (baseline=) or offline via aileron detect
MCP stdio proxySits between any MCP client and server; logs and mediates every tools/call before it reaches the child process. Verified against the official filesystem and memory servers, not just test doubles
Claude Code hookaileron hook plugs into Claude Code's PreToolUse and PostToolUse hooks: every tool call is journaled before it runs and again when it returns, a matching block rule stops it (exit 2, reason shown in the session, even in bypassPermissions mode), and a journal that cannot be written blocks the call instead of losing it. One settings.json snippet covers a project. See docs/claude-code.md
MCP server modeaileron serve exposes your journals read-only, so an assistant can answer "what did the agent touch?" from the record. Listed in the official MCP Registry as io.github.aileron-sh/aileron
OTel GenAI exportEvents export as gen_ai.*-aligned span dicts (aileron export) for your existing collector
HTML incident reportsSingle file, inline CSS, no external assets, verification badge (VERIFIED / TAMPERED at seq N)
Privacy by defaultTool arguments/results are recorded as digests only, unless you opt in with --capture-content

Usage

SDK: @track decorator
from aileron import ChainLog, track, PolicyBlocked, bundled_rules_dir

from aileron.policy import load_rules

log = ChainLog("run.chain.jsonl") # capture_content=False by default rules = load_rules(bundled_rules_dir()) # or load_rules("rules") after aileron init

@track(log=log, rules=rules) def shell(cmd: str) -> str: ... # your tool implementation

shell("ls /tmp") # -> tool_call event, status=ok, args recorded as digest shell("rm -rf /") # -> PolicyBlocked raised; blocked attempt is logged

Rules see the full arguments in memory at decision time; the journal still stores digests only. Turn on capture_content=True only when you want raw arguments *persisted* for forensics.

SDK: track_agent session
from aileron import track_agent

with track_agent("research-agent", framework="langchain", log=log): shell("ls /tmp") # inherits the session's agent identity and session_id

agent_start / agent_end events bracket the run automatically

MCP proxy: framework-agnostic interception

Wrap any MCP server. Every tools/call is logged and policy-checked *before* the child process sees it:

$ aileron init                       # seeds a ./rules directory with starter rules

$ aileron proxy --log run.chain.jsonl --rules rules -- \ npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp $ AILERON_SESSION_ID=run-4821 aileron proxy --log run.chain.jsonl --rules rules \ --agent researcher --framework crewai -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

Proxy flags go before --; everything after it belongs to the child. A harness can set AILERON_AGENT, AILERON_FRAMEWORK and AILERON_SESSION_ID per spawn instead of passing flags, and a flag wins over the environment. The journal records the identity you give it, so a rule such as agent.name: researcher matches on the proxy path. Reusing a session id across runs groups them: detect treats them as one session and the OTel export puts them in one trace.

A blocked call returns a JSON-RPC error (-32000: blocked by aileron rule ) to the client; the child is never invoked.

Verified against real MCP servers, not just test doubles. Aileron has been run in front of the official @modelcontextprotocol/server-filesystem (secure-filesystem-server 0.2.0, 14 tools) and @modelcontextprotocol/server-memory (0.6.3, 9 tools): the handshake completes, tools list normally, real calls work, a blocked write never reaches the server, and the journal verifies. That check ships as a test (tests/test_real_mcp_server.py, run with AILERON_LIVE_MCP=1).

The proxy itself costs well under a millisecond per `tools/call`. Matching content rules against large payloads costs more, and how much is yours to choose: see Performance for the split, measured.

The proxy speaks both newline-delimited and Content-Length-framed JSON-RPC. Content rules (tool.arguments_contains, _regex) work in the default digest-only mode - --capture-content changes what is persisted, not what is enforced. Calls still in flight when the child dies are journaled with status=error, so a crash never erases the attempt.

Claude Code: record and police every tool call

Claude Code's own tools (Bash, Edit, Write, MCP tools) go through its hook system, and aileron hook is a command hook for it. One entry, registered under PreToolUse, PostToolUse and PostToolUseFailure; the PreToolUse copy also gets "onFailure": "block":

{"type": "command", "command": "aileron",

"args": ["hook", "--log", "${CLAUDE_PROJECT_DIR}/aileron.chain.jsonl", "--rules", "${CLAUDE_PROJECT_DIR}/rules"], "timeout": 30}

Every call is journaled before it runs and again when it returns, digests only by default. A matching block rule stops the call by exit code 2 and Claude sees the reason in the session:

PreToolUse:Bash hook error: [aileron hook ...]: blocked by aileron rule

local-001 (Block destructive shell commands from Claude Code); recorded as seq 3 in /home/me/my-project/aileron.chain.jsonl

The hook fails closed: a journal that cannot be written or rules that cannot be loaded block the call rather than let it run unrecorded, and it never writes to stdout or emits an allow, so it can only narrow what Claude Code would have permitted. Hook processes run in parallel and serialise on .lock. aileron verify and aileron report work on the journal as on any other. Full setup, the event shapes and the limits (what a timed-out hook means, @ file reads, mods) are in docs/claude-code.md.

MCP server: ask your assistant what the agent did

Aileron sits in front of MCP servers. It is also one. Point it at a directory of journals and an assistant can read the record for you:

$ aileron serve --root ./journals

Three tools, all read only: verify_journal (is this record intact), query_events (what happened, filtered by tool, status, or time), and explain_rule (what does aileron-130 catch).

There is no write, delete, or sign tool, and there should never be. The agent being recorded is the untrusted party, so giving it a way to edit the journal would hand the suspect the evidence locker.

Four things follow from that, and they are the reason this is more than a wrapper around aileron verify:

  • Paths are confined to `--root` and only .jsonl opens. Otherwise verify_journal(path) is an arbitrary file read.
  • Every answer carries its own integrity status. Confinement stops an agent reading files it should not; it does not stop one *writing* a plausible journal inside the root and handing you an invented history. So each reply says whether the chain verifies and whether an adjacent signed checkpoint agrees.
  • Recorded values are treated as hostile. Tool names and rule ids were chosen by the agent under investigation, so they reach an assistant labelled as untrusted data, stripped of control characters, and truncated. A tool named IGNORE PREVIOUS INSTRUCTIONS... is evidence to report, not an instruction to follow.
  • Digest-only stays digest-only. capture_content governs what the journal stores. It never widens what this server hands back, and errors never echo file contents.
Policy rules
# a policy rule (see the bundled rules/examples/destructive-shell.yml)

id: aileron-001 title: Block destructive shell commands severity: high match: type: tool_call tool.name: shell tool.arguments_contains: ["rm -rf", "DROP TABLE", ":(){ :|:& };:"] action: block

Dry-run rules against a recorded session: aileron rules test rules/ run.chain.jsonl

How it works

agent ──tool call──► [ SDK @track ] ──┐

[ MCP proxy ] ──┼─► policy decide (allow/alert/block) │ │ block? ──► call never executes, MCP client ──JSON-RPC──► proxy ───────┘ │ attempt still logged ▼ append to chain log (JSONL)

event 0 event 1 event N ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ seq: 0 │ │ seq: 1 │ │ seq: N │ │ prev: 0000… │─►│ prev: H(e0) │─► … ──►│ prev: H(eN-1)│ │ hash: H(e0) │ │ hash: H(e1) │ │ hash: H(eN) │──► Ed25519 checkpoint └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ signature over tip

H(e) = sha256(canonical_json(e \ hash))

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx