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EthersFlow — Trust Gate for AI Agents

Trust gate for AI agents: multi-model adversarial consensus, signed and verifiable verdicts.

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

A
Qualität der Beschreibung
100%
Vollständigkeit des Schemas
98%
Qualität der Benennung
100%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~291Tokens (Tool-Definitionen)
~3.2 KBTypische Antwortgröße
Minimale Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.23% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "ethersflow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@ethersflow/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Ausführbare Pakete

npm@ethersflow/mcp-server0.2.3stdio

Remote-Endpunkte

https://www.ethersflow.com/api/mcpstreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (1)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
⚪verify_agent_action(agent_action, reasoning_chain, context, agent_count, persona_preset, ...)

Gate and verify autonomous AI agent action decisions (e.g. trades, emails, claims, API calls) via EthersFlow Multi-Model Federated Adversarial Consensus before execution.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agent_action": {
      "type": "string",
      "description": "The proposed action the agent intends to take."
    },
    "reasoning_chain": {
      "type": "string",
      "description": "The agent's internal reasoning or context leading to this decision."
    },
    "context": {
      "type": "object",
      "description": "Structured contextual evidence, metadata, or source document references."
    },
    "agent_count": {
      "type": "number",
      "description": "Number of adversarial audit nodes (2 to 7, default 3)."
    },
    "persona_preset": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "clinical_safety",
        "financial_compliance",
        "legal_citation",
        "cybersecurity_auditor",
        "general_adversarial"
      ]
    },
    "scope_hint": {
      "type": "string",
      "description": "Optional domain or task scope hint (e.g. 'clinical_safety', 'financial_compliance', 'legal_citation', 'cybersecurity_auditor')."
    },
    "policy_id": {
      "type": "string",
      "description": "Optional policy pack identifier to evaluate against."
    },
    "grounding_enabled": {
      "type": "boolean",
      "description": "Enable hybrid fact grounding verification."
    },
    "zero_retention": {
      "type": "boolean",
      "description": "Enforce zero data retention (ZDR)."
    }
  },
  "required": [
    "agent_action"
  ]
}

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