
Dominion Observatory
io.github.vdineshk由 GitHub 帳號 vdineshk 發布v1.1.0更新於 Oct 25, 2026
Runtime behavioral trust scoring for MCP servers. Check reliability before calling unknown tools.
發布方自己的服務:Observatory
概覽
遠端信任評分服務,讓助理查詢 MCP 伺服器的可靠性、驗證簽章證明,並回報呼叫結果。
- 可以做什麼
- 查詢 MCP 伺服器與工具類別的信任分數、基準、異常、排行榜和 30 天歷史,以及觀測站整體統計與互動紀錄的合規稽核匯出。執行預檢與呼叫前驗證並取得簽章盡職憑證,並以密碼學方式驗證 Dominion 證明。在安裝前檢查 ClawHub 技能的供應鏈信任。回報互動結果並在觀測站註冊新伺服器。
- 適用情境
- 適合助理即將呼叫不熟悉的 MCP 伺服器或安裝第三方技能、想先取得可靠性訊號時;也適合需要簽章證明已完成盡職調查,或需要代理互動稽核紀錄的營運方。
- 執行需求
- 遠端 SSE 端點;免費工具不需本機執行環境、帳號或金鑰。付費驗證與進階裁決需要 Authorization: Bearer do_ 標頭供 Stripe 計費,或提供 Base 上 USDC 的 x402 支付交易雜湊。需能連線該託管服務。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Dominion Observatory,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Web executable,透過 SSE。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。
交給代理程式安裝
把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。
閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.vdineshk%2Fdominion-observatory/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。其他 MCP 客戶端
把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。
{
"mcpServers": {
"dominion-observatory": {
"type": "sse",
"url": "https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp"
}
}
}README
Dominion Observatory
The behavioral trust layer for the AI agent economy.
Check MCP server reliability before you call. Report outcomes to strengthen the trust network.
🌐 Live: https://dominionobservatory.com 📡 MCP Endpoint: https://dominionobservatory.com/mcp
What is this?
Every AI agent needs to know: "Can I trust this MCP server?" The Dominion Observatory answers that question with real runtime data — not GitHub stars, not static scans, but actual performance metrics from real agent interactions.
- Before calling an unknown MCP server →
check_trusttells you if it's reliable - After calling any MCP server →
report_interactioncontributes to the trust network - Every report makes scores better for everyone — this is a collective intelligence system
Tools (14)
Quick Start
For agents (MCP)
Connect to: https://dominionobservatory.com/mcp
For developers (REST API)
How Trust Scores Work
Trust scores range from 0-100 and combine two signals:
- Static score (30%): GitHub presence, documentation quality, authentication support
- Runtime score (70%): Real success rates, latency, error patterns from agent interactions
Scores above 70 = reliable. Below 30 = risky. The more agents report interactions, the more accurate scores become.
Architecture
- Runtime: Cloudflare Workers (330+ global edge locations, <1ms cold start)
- Database: Cloudflare D1 (SQLite at the edge)
- Protocol: MCP (Model Context Protocol) + REST API
- Cost: Runs on free tier
Data Collection
Started: April 8, 2026
Every interaction reported to the observatory strengthens the trust network for all agents. The behavioral dataset compounds daily — it cannot be replicated by competitors who start later.
Categories
weather · finance · code · data · search · compliance · transport · productivity · communication
Operator
Built by Dinesh Kumar in Singapore. Part of the Dominion Agent Economy Engine (DAEE).
License
MIT
來源:README.md,提交 afb4ab3
工具
0版本歷史
1- v1.1.0最新Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 75%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通必需25 分
- 已宣告認證方式必需10 分
- 已列出工具必需15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分
請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。