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

ActionProof

โดย Burakfenerci5รุ่น 0.0.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Burakfenerci5/actionproof

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Tamper-proof audit trail for AI agents. Signed receipts, offline-verifiable, zero backend.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "actionproof": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "actionproof"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add actionproof -- npx -y actionproof

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "actionproof": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "actionproof"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "actionproof": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "actionproof"
      ]
    }
  }
}

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 Burakfenerci5 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 15% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ActionProof 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 (0.0.3) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Rystic

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Rystic

โดย Rystic-Inc

Start, seed, clock, inspect and diff Rystic API simulators from your agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ActionProof

A tamper-proof audit trail for AI agents. Verifiable observability: every action your agent takes gets a cryptographically signed receipt you can verify offline, anywhere — zero backend.

Observability tools (LangSmith, Langfuse, Arize) show you what your agent *reportedly* did — traces recorded inside their platform, on their word. But those logs are self-asserted: an agent, a bug, or an attacker can write anything into them, and you can't prove after the fact that the record wasn't edited.

ActionProof adds the missing layer: verifiable observability. Each action — email sent, form filed, payment made — gets a tamper-evident, Ed25519-signed receipt capturing *what* was done, *by which agent*, *when*, and *on whose authority*. Edit any field and verification fails. It's an audit trail you (or an auditor, a user, or a counterparty) can trust without trusting the agent, the vendor, or us.

Built for the compliance floor that's coming — the EU AI Act (Article 12) and ISO 42001 require traceable, tamper-evident logs for automated decisions. ActionProof produces exactly that, as a portable primitive rather than a walled-garden platform.

Install

npm install actionproof      # TypeScript / JavaScript

pip install actionproof # Python

Receipts are cross-compatible: one signed in TypeScript verifies in Python, and vice-versa.

Quick start (TypeScript)

import { attest, verify, generateKeypair } from "actionproof";

const agent = generateKeypair(); // agent's identity = its key (did:key)

const receipt = attest(agent, { type: "email.send", summary: "Sent renewal quote to jane@acme.com", params: { to: "jane@acme.com", amount: 4200 }, // hashed, not stored in clear result: { smtp: 250 }, outcome: "ok", });

verify(receipt); // -> { valid: true, agent: "did:key:z6Mk..." }

Quick start (Python)

from actionproof import attest, verify, generate_keypair

agent = generate_keypair()

receipt = attest( agent, type="email.send", summary="Sent renewal quote to jane@acme.com", params={"to": "jane@acme.com", "amount": 4200}, # hashed, not stored in clear result={"smtp": 250}, outcome="ok", )

verify(receipt) # -> VerifyResult(valid=True, agent="did:key:z6Mk...")

Edit any field of that receipt and verify returns invalid. That's the whole idea.

Where it fits: the verifiable layer of agent observability

ActionProof complements your observability stack rather than replacing it. Keep using LangSmith / Langfuse / Arize for rich traces, latency, and cost — then attach an ActionProof receipt to the actions that *matter* (the ones that move money, change state, or touch a user's data) so that part of your trail is tamper-evident and independently verifiable.

Observability platformsActionProof
Recordingtraces/logs inside the vendorsigned receipts you hold
Trust modeltrust the platform's stored recordverify cryptographically, trust no one
Tamper-evidenceeditable by whoever has DB accessany edit breaks the signature
Portabilitylives in the vendoroffline, cross-language, anywhere
Cost at scalemetered per event~$0 (local signing, zero backend)

It's a *proof*, not just a log entry — the difference between "our dashboard says the agent did this" and "here's a signed receipt anyone can verify."

Design principles

  • Offline & zero-backend. The agent brings its own Ed25519 key. Signing and verification use only native crypto — no server, no account, no network. (This is also why it costs ~nothing to run at any scale.)
  • Privacy-preserving. Sensitive inputs/outputs are stored as SHA-256 hashes; you can later prove a value matches without ever putting it in the receipt.
  • Composable, not competitive. ActionProof is the *receipt envelope*. Bind stronger evidence into result_hash — an x402 settlement, an AP2 mandate reference, a DKIM-signed SMTP 250 — to make a receipt as strong as its counterparty evidence.
  • Identity with no registry. Agent identity is a did:key (self-describing public key). Who you *trust* is your policy (pinned keys, an allow-list, or the optional log below).

See SPEC.md for the wire format.

Use it as an MCP server (no code)

The fastest way to give an agent receipts: run ActionProof as an MCP server and add it to Claude Desktop / Cursor. Your agent gets three tools — attest_action, verify_receipt, get_identity — and can emit a receipt right after it does something.

Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "actionproof": { "command": "npx", "args": ["-y", "actionproof-mcp"] } } }

The server mints a stable Ed25519 identity on first run (stored at ~/.actionproof/agent.key.pem, override with ACTIONPROOF_KEY_PATH). Every receipt it signs is attributable to that one agent did:key.

Auto-emit receipts (framework wrappers)

You don't have to call attest by hand after every action — wrap the tool once and every call emits a receipt.

TypeScript (framework-agnostic; works with LangChain.js, Mastra, Vercel AI SDK):

import { withReceipts, generateKeypair } from "actionproof";

const agent = generateKeypair(); const send = withReceipts(agent, rawSendEmail, { type: "email.send", onReceipt: (r) => store(r), // called with a signed receipt on every call });

Python (@attest_action decorator, or a LangChain/CrewAI callback):

from actionproof import attest_action, ActionProofCallbackHandler

@attest_action(agent, type="email.send", on_receipt=store) def send_email(to, body): ...

or attest every tool a framework agent runs, no per-tool code:

handler = ActionProofCallbackHandler(agent, on_receipt=store) agent_executor.invoke(input, config={"callbacks": [handler]})

Develop locally

git clone https://github.com/Burakfenerci5/actionproof

cd actionproof && npm install npm run demo # full sign → verify → tamper loop npm test # TS suite (9 tests) npm run mcp # start the MCP server over stdio

cd python && pip install -e ".[dev]" && pytest # Python suite (7 tests, incl. TS↔Python interop)

Roadmap

  • Now (shipped): TypeScript library + MCP server + framework wrapper, and the Python package with a decorator and LangChain/CrewAI callback. Receipts interoperate across both.
  • Next: first-class LlamaIndex / CrewAI plugins; exporters that attach receipts to spans in your existing observability stack (OpenTelemetry, LangSmith, Langfuse).
  • Later (optional, hosted): a verifiable audit dashboard — a searchable, shareable, tamper-evident timeline of what your fleet of agents did, backed by an append-only log, for teams that need compliance-grade evidence (EU AI Act / ISO 42001) without building it themselves. The library and MCP server stay free and offline forever; only the hosted dashboard is a paid service.

License

MIT.

ถาม PopNx