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

IdentArk Gateway

โดย identArkรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.identark/gateway

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Zero-secret MCP gateway for AI agents: risk-scored, audited calls with human-in-the-loop approval.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http gateway https://api.identark.io/v1/mcp/rpc --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "gateway": {
      "url": "https://api.identark.io/v1/mcp/rpc",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "gateway": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.identark.io/v1/mcp/rpc",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • Authorization ความลับ จำเป็น HTTP header
    Bearer

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน identark.io แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32466 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 18% ของอีก 32466 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32466 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

IdentArk Gateway ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

HotCodePush

โดย hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

identark

The AgentGateway Protocol — secure, scalable AI agent execution infrastructure.


The problem

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:

  1. Security: The agent can access every secret on the machine.
  2. Reliability: A memory-hungry agent degrades your API. Redeploying your API kills all running agents.

identark solves both.


How it works

The SDK implements the AgentGateway Protocol — a clean interface between your agent logic and the outside world. Two implementations ship out of the box:

GatewayWhen to useCredentialsHistory
DirectGatewayLocal development, CI evalsYour API keyIn-memory
ControlPlaneGatewayProduction on IdentArkZero — none in the agentControl plane DB

Your agent code is identical in both environments. The switch is two lines.


Quick start

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())

Moving to production

Change two lines. Your agent logic is untouched.

# Before (local)

from identark import DirectGateway gateway = DirectGateway(llm_client=AsyncOpenAI(), model="gpt-4o")

After (production — agent holds zero secrets)

from identark import ControlPlaneGateway gateway = ControlPlaneGateway() # auto-detects env vars inside a IdentArk sandbox

Governed actions (payments, payment links, refunds)

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", )

"succeeded" returns the checkout link; "pending_approval" waits for a person.

execution = await gateway.get_capability_execution(request["request_id"])


Installation

# Core SDK only

pip install identark

With OpenAI support

pip install identark[openai]

With Anthropic support

pip install identark[anthropic]

With Google Gemini support

pip install identark[gemini]

With Mistral AI support (EU provider)

pip install identark[mistral]

All cloud providers

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.


Data Sovereignty

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.

Run fully local with Ollama (zero data egress)
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

Use Mistral AI (EU data residency)
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.


The AgentGateway Protocol

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.


Features

  • Zero-secret agents — ControlPlaneGateway holds no API keys, database credentials, or cloud tokens
  • Stateless by design — conversation history owned by the gateway, not the agent; kill and restart without data loss
  • Framework-agnostic — works with LangChain, LlamaIndex, raw API calls, or any custom agent framework
  • Built-in cost tracking — every invoke_llm call returns cost_usd; get_session_cost() returns the running total
  • OpenAI + Anthropic — both providers supported in DirectGateway out of the box
  • MockGateway for testing — no LLM calls in your test suite; full call recording for assertions
  • Full type annotations — py.typed marker; works with mypy strict mode

Testing your agents

from 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


Supported providers

ProviderData residencyDirectGatewayGeminiGatewayControlPlaneGateway
OpenAI (gpt-4o, gpt-4o-mini, …)US✓—✓
Anthropic (Claude models)US✓—✓
Google GeminiVaries✓*✓Roadmap
Mistral AIVaries✓—✓
Kimi / MoonshotVaries✓*—✓
Azure OpenAIConfigured Azure region✓*—✓
AWS BedrockConfigured AWS region——✓
OpenRouterProvider-dependent✓*—✓
OllamaLocal 🏠✓—Not a hosted route
Any OpenAI-compatible endpointVaries✓—✓ (custom endpoint)

*Via an OpenAI-compatible client/base URL. Use GeminiGateway for native Gemini SDK features.


Error handling

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:

Catch-all for any SDK error

raise

Full exception hierarchy: IdentArkError > GatewayError > ControlPlaneError > AuthenticationError | CostCapExceededError | SessionNotFoundError


Architecture

┌─────────────────────────────────────┐

│ 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) │ └──────────────────┘


Community


Contributing

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.


Roadmap

  • LangChain adapter (IdentArkChatModel)
  • LlamaIndex adapter (IdentArkLLM)
  • Streaming support (invoke_llm_stream)
  • CrewAI integration
  • LangGraph integration (IdentArkNode, IdentArkStreamNode)
  • Pluggable inference backends (distributed compute)
  • identark-cli for one-command control plane deployment

License

The 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.*

ถาม PopNx