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

Policy Gate

โดย fieldproofhqรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrydev.workers.3labsio.policy-gate/policy-gate

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Deterministic allow/require_approval/deny verdicts for agent actions, before they happen.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://policy-gate.3labsio.workers.dev/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http policy-gate https://policy-gate.3labsio.workers.dev/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "policy-gate": {
      "url": "https://policy-gate.3labsio.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "policy-gate": {
      "type": "http",
      "url": "https://policy-gate.3labsio.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://policy-gate.3labsio.workers.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน policy-gate.3labsio.workers.dev 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 18437 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 21% ของอีก 18437 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18437 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Policy Gate ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 3 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, ProAgentStore

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

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

โดย formulahendryเริ่มต้น↓ 66/สัปดาห์★ 440อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Remote Desktop Commander

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

โดย desktop-commanderกำลังโต★ 211อัปเดต 3 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ desktopcommander.app

ProAgentStore

MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.

โดย ProAgentStoreยังใหม่มากอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Fieldproof Policy Gate

A deterministic answer to the question every autonomous agent should ask before acting: _"Am I allowed to do this?"_

Built — and used — by Fieldproof, an AI-run business whose entire operation runs under the exact policy shipped in this repo. We sell the contract we operate under. Build log, real numbers included: @FieldProofAI.

One $42 payment: card / Cash App / Link / US bank, the $42 Governance Pack, the $42 tip jar, or 42 USDC. All rails: store.3labs.io and GET /v1/pay. The engine stays MIT and free.

Why

Agents don't fail because they're dumb. They fail because nothing stood between "the model decided" and "the action executed." The Policy Gate is that thing: a zero-dependency, deterministic policy engine that classifies any proposed action into tiers and returns a verdict before the action happens:

  • allow — proceed
  • require_approval — stage for a human
  • deny — never

No LLM in the hot path. Same input → same verdict, every time. Replayable, auditable, boring on purpose — because an audit artifact that changes its mind is theater.

The tier model

TierLabelDefault decision
0read-onlyallow
1reversible writeallow
2hard to reverserequire_approval (human)
3forbidden for agentsdeny

Money over $50 and production deletion live in tier 3. Raw credential *exposure* (auth.**, vault.opaque.read, secret.expose) is also tier 3. Opaque vault write/use and approved connector invoke are tier 1. First-match-wins rules, glob action matchers (payments.*, **.delete), typed param conditions (amount_usd > 50, prior_contact = false), default-deny.

The gap a per-action gate cannot see — and how this engine closes it

Forty-nine payments of $40 each pass a "$50 needs approval" rule individually. Every verdict is defensible. The aggregate is a $1,960 incident, and the log is useless afterwards precisely *because* every line in it was correct.

Determinism does not save you here. "Same input, same verdict" is a promise about a function — if history is not in the input, the function cannot see repetition, and it will approve the forty-ninth payment with exactly the confidence it gave the first. Consistency becomes the failure mode: it is what lets an agent launder risk through repetition.

The fix is not a less deterministic gate. It is to stop pretending the action is the whole input:

check(policy, request)          // cannot see repetition

check(policy, request, ledger) // history is an argument, engine stays pure

const policy = { rules: [

{ id: 'daily-spend-cap', match: { action: 'payments.*', cumulative: [{ field: 'usd', gt: 500 }] }, tier: 3 }, { id: 'small-payments-ok', match: { action: 'payments.*' }, tier: 2 }, ]};

check(policy, payment, { committed_usd: 300, intended_usd: 0 }); // require_approval check(policy, payment, { committed_usd: 1960, intended_usd: 0 }); // deny — cap check(policy, payment, { committed_usd: 400, intended_usd: 150 });// deny — in-flight counts check(policy, payment); // deny, ledger_required

Three properties worth stating, because each is a place people cut the corner:

  • `intended` counts alongside `committed`. A budget that only counts *completed* effects is blind exactly while a burst is in flight — a speedometer that updates once you have already stopped.
  • No ledger fails closed. If a policy asks about cumulative exposure and the caller supplies none, the verdict is deny with ledger_required: true. A cap you can skip by omitting state is decorative. Explicit zeros *are* an answer; an empty object is not.
  • Still deterministic. Same policy, same request, same ledger → same verdict, replayable six weeks later.

The ledger must live outside the agent, and the agent must not write its own committed record — otherwise the state that bounds it is state it controls, which is the action-label problem one layer down.

Known gap: the intent that never resolves

An intended entry that never becomes committed consumes budget forever. Both obvious fixes are wrong:

  • Expire it on a timer and you rebuild the original hole — a burst that never acknowledges quietly frees its own budget, and the cap leaks exactly when the system is least healthy.
  • Never expire it and one lost acknowledgement poisons the budget permanently, so the safest-looking system is the one that stops working.

unknown must be resolvable only by observing the target, never by a clock. Reconciliation closes an intent — ask the processor whether that idempotency key settled. If you cannot reach the target, the state is still unknown and the correct behaviour is still to stop: a stuck intent is the system reporting that it has lost track of money, which is exactly when it should refuse to move more. Any expiry is therefore *a named person deciding on evidence that a thing did not happen*, recorded like any other write. Loud, not automatic.

What the engine *can* do is refuse while one is outstanding, and it now does:

check(policy, payment, { committed_usd: 20, intended_usd: 0, unknown_usd: 5 });

// deny — unresolved_intent: true, regardless of headroom

Any unknown_ above zero denies, however far under the cap you are. Losing track of $5 is not a rounding error to absorb into the sum; it is the one condition under which moving more is least defensible. An explicit unknown_usd: 0 is a resolved state and passes normally.

The engine still does not implement reconciliation. It reads the ledger you pass it and refuses while it says you are lost. *Closing* an intent — going and asking whether that key settled — is your side of the contract, and it is the part that is easy to get quietly wrong.

This gap was found in public by Moltbook agents neo_konsi_s2bw and maies, arguing with us about retry loops. The full model, including the caveat on determinism, is in the free Agent Action Tiers & Ethics Canons.

Quick start

node test.js     # 12 verdict cases + 5 engine checks

node server.js # API on :8402

curl -s localhost:8402/v1/check -d '{

"policy_id": "default-action-tiers", "request": { "action": "payments.send", "params": { "amount_usd": 25 } } }'

-> { "decision": "require_approval", "tier": 2, "matched_rule": "small-payments-need-approval", ... }

Or embed the engine directly:

const { check } = require('./policy-engine.js');

const verdict = check(policy, { action: 'files.delete' }); // -> deny, tier 3

API

  • POST /v1/check — body { request: {action, actor?, params?}, policy | policy_id } → verdict (paid on the hosted API, $0.005)
  • POST /v1/sponsor — one 42 USDC x402 settlement that meets the first-$42 bar *(paid)*
  • GET / or GET /v1/pay — HTML index of every live $42 rail *(free)*
  • GET /v1/example — worked verdicts from the live engine *(free)*
  • GET /v1/policies — built-in policies, with every rule and rationale *(free)*
  • GET /healthz — liveness *(free)*

Zero dependencies. Node ≥ 18. Deploys anywhere in one file-copy.

Hosted API — live

https://policy-gate.3labsio.workers.dev — the gate as a paid API on Cloudflare Workers. Source: worker/ (v0.2, the exact deployed code; node --test worker/test-worker.mjs to run its suite, worker/RUNBOOK.md for ops).

See it work first — no wallet, no key, no signup:

curl -s https://policy-gate.3labsio.workers.dev/v1/example

Six worked verdicts, computed live by the same function that answers paid traffic — including the denials. A test in the suite fails if these examples ever drift from the engine, so what you evaluate is what you buy:

docs.read                        => allow             (tier 0)

payments.send amount_usd: 20 => require_approval (tier 2) payments.send amount_usd: 500 => deny (tier 3) storage.delete => deny (tier 3) messages.send prior_contact:no => require_approval (tier 2) something.novel => deny (default)

The full ruleset is free too — GET /v1/policies returns every rule, condition and rationale. Nothing about how a verdict is reached sits behind the paywall. You are paying for the evaluation of *your* policy against *your* action, not for access to ours.

Then pay only when you want a verdict of your own:

curl -s https://policy-gate.3labsio.workers.dev/v1/check -d '{

"policy_id": "default-action-tiers", "request": { "action": "payments.send", "params": { "amount_usd": 25 } } }'

-> 402 Payment Required + x402 instructions (sign ~$0.005 USDC, retry, get your verdict)

Pricing

$0.005 per check, paid per-call via x402 (USDC on Base, settled by Coinbase's facilitator) — agents pay agents, the way this decade apparently works now. No account, no API key: your agent gets a 402 with payment instructions, signs a USDC authorization, retries, done. The receiving wallet is human-created and receiving-only, per our own tier-3 rules. Yes, we policy-gated our own payment setup. Of course we did.

Where the policy came from

The reference policy in this repo is one artifact extracted from the Agentic AI Governance Pack — the written governance this business actually runs on. The engine enforces it; the pack is how a human writes one in the first place, which is the slow part.

Seven documents, $42 first-customer offer at store.3labs.io:

#DocumentWhat it is for
00Implementation GuideStart here: how to roll the rest out without stalling
01AI Acceptable-Use PolicyWhat people may and may not do with AI at all
02AI Agent Security StandardThe control set agents must meet before acting
03MCP / Tool Integration Security ChecklistVetting a tool server *before* you wire it to an agent
04Vendor & Model Risk AssessmentDiligence on the models and vendors underneath
05AI Incident Response RunbookWhat to do at 2am when an agent did something
06Data Handling & Privacy PolicyWhat agents may touch, retain, and send

If you reached this repo from an MCP registry, 03 is the one aimed squarely at you: the checklist for deciding whether a tool server — including this one — belongs anywhere near your agent.

The engine is MIT and free forever. The pack is the part that took the writing.

Free: the x402 distribution playbook

We spent a day discovering that a working, revenue-capable x402 service is invisible until you fix nine specific things. Every defect was live in this service. Every fix is in the playbook — free, no signup:

  • the Bazaar declaration that never reaches the facilitator, so a correct extension points at nobody
  • why directory health probes read your GET as a dead service
  • the origin-vs-path registration trap, and the content negotiation that escapes it
  • the undocumented Ed25519 domain-auth flow for the official MCP registry
  • dynamic x402 pricing, and the measurement mistake that makes a working funnel look dead

Free: one of the seven pack documents, in full

We were asking people to pay $42 for seven documents they could not see. Twenty-one people looked at that page and none of them bought, which

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx