Rein Agent Risk Scale

Name: Rein Agent Risk Scale
Author: reinlayer

作者：reinlayer版本 0.2.0i★ –i在云端运行

注册名称io.github.reinlayer/rein-agent-risk-scale

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Agent Risk Rating, A–D (NR = not rated): self-declared and unverified; not a credit rating.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i3 项中通过 3 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i起步阶段★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 其他

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：3 项中通过 3 项
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
可以做 3 件事（工具） get_scale, self_check, explain_grade
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http rein-agent-risk-scale https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "rein-agent-risk-scale": {
      "url": "https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "rein-agent-risk-scale": {
      "type": "http",
      "url": "https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

工具名称和描述与服务器在 2026年11月8日报告的完全一致。这些内容由作者撰写，不是我们写的；我们以纯文本形式显示。

get_scale
Returns the A-D Agent Risk Rating scale, what each grade means, the methodology version and the disclaimer.
self_check
Score your own agent deployment from structured answers (enums and booleans). Returns an indicative grade (A-D self-declared, or NR when the scale declines to grade), a model-implied expected-loss band beside it, the rated grade (NR until Rein verifies a KYB'd principal), the top
explain_grade
Explains what a grade on the Rein Agent Risk Scale requires and what moves a deployment up or down.

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月9日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 reinlayer 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
✓ 通过
端点有响应
在 345 毫秒内响应（HTTP 200）
– 不适用
使用 OAuth 登录
无需登录
✓ 通过
工具描述中没有隐藏指令
已读取 3 个工具描述，未发现针对 AI 的隐藏指令

与“其他”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 18728 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 18728 个服务器的 60% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 18728 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Rein Agent Risk Scale 安全吗？

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.2.0）于31天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Shield Kya

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Spec Driven Development

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

作者：formulahendry起步阶段↓ 66/周★ 44014个月前更新

在你的电脑上运行

安装

Remote Desktop Commander

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

作者：desktop-commander正在增长★ 2114天前更新

在云端运行✓ desktopcommander.app

安装

Shield Kya

Audit trail and traceability for AI agents. MCP gate: evaluate, ingest, request approval.

作者：The-Pixel-Boys起步阶段↓ 1336/周今天更新

在你的电脑上运行

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Rein Agent Risk Scale: MCP examples

Copy-paste examples that connect an AI agent to the Rein Agent Risk Scale self-check over MCP. The self-check gives an agent that can spend money an indicative Agent Risk Rating on an A–D scale (NR = not rated), from the controls around it: who is accountable, spend caps and where they are enforced, payee limits, a stop switch and who holds it, human escalation, monitoring, history and incidents.

MCP endpoint (streamable HTTP, no sign-in):

https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp

The endpoint has three tools:

self_check scores a deployment from structured answers;
get_scale returns the A–D scale (NR = not rated) and what each grade means;
explain_grade says what a grade requires.

Scoring is fixed, published rules with no language model, so the same answers always give the same grade (methodology 0.3.1). Harness memory counts in your favour within your grade's band; it never moves the letter.

Self-declared and unverified; not a credit rating.

Examples

Each example is one file of under 40 lines.

file	framework	install (tested versions)
`examples/plain_mcp.py`	the `mcp` Python SDK, no LLM	`pip install "mcp==2.3.0"`
`examples/openai_agents.py`	OpenAI Agents SDK	`pip install "openai-agents==0.23.1"`
`examples/langgraph_agent.py`	LangChain / LangGraph with the MCP adapters	`pip install "langchain==1.4.3" "langchain-openai==1.6.7" "langchain-mcp-adapters==0.3.2"`
`examples/crewai_agent.py`	CrewAI	`pip install "crewai==1.15.23" "crewai-tools[mcp]==1.15.23"`

The three agent examples use OpenAI by default (export OPENAI_API_KEY=...). Pass any model your framework accepts to main() to use another.

Tested: every example was run against the live endpoint on 7 October 2026 at the versions above.
Watched weekly: a check runs them against the latest framework releases, because releases rename things. mcp 2.x renamed its HTTP client, and it now yields two streams instead of three.

Use it from any MCP client

"mcpServers": { "rein-agent-risk-scale": { "type": "http", "url": "https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp" } } }

There are docs written for agents at /skill.md and /llms.txt.

What a self-check is, and is not

Indicative. The grade comes from your own answers. It is self-declared and unverified, so the rated grade stays NR (not rated) until the controls are verified.
Explained. The response lists the findings that most explain the grade and the steps that would raise it.
Private by default. Answers and grades are stored under a pseudonymised record. A handle is published only if you set publish_opt_in: true. Never send secrets or personal data.
Not a credit rating, not investment advice, and not an offer of credit.

License

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