面向自主AI代理的确定性、可审计支付策略。
MandateGuard 是一个前置执行强制层，位于代理与其工具/钱包之间。每一次涉及资金转移的工具调用，在执行之前都会经过一个纯确定性引擎的评估——预算、允许列表、拒绝列表、速率限制和签名授权。决策路径中绝不涉及LLM，这正是每个判定结果可复现、每笔账目条目可验证的关键所在。
它附带一个 MCP 服务器，任何代理（Claude、Cursor 或您自己的编排框架）都可以在几分钟内将其挂载为护栏。
2026 年代理经济现实：
OWASP LLM08——过度代理 是最主要的 LLM 应用风险之一。被赋予钱包的代理正在被掏空：关于代理商务的 SoK 记录了 超过 4000 万美元的真实损失（抽干攻击、记忆中毒、工具滥用）。
支付标准（Google AP2 的 Intent/Cart/Payment 授权，Coinbase x402，ERC-8004）定义了授权是什么——但都没有提供真正能在代理运行中拦截它的执行层。
Gartner：到 2026 年底，40% 的企业应用将嵌入代理。这些代理将移动资金。它们需要轨道。
市场空白：一个确定性（非 LLM）策略引擎 + 审计追踪 + MCP 分发。这就是本仓库。
Related MCP server: gov-mcp
确定性引擎——相同的输入，相同的判定，始终如此。可通过重放进行审计，决策中不涉及模型采样。
按执行者划分的作用域——允许的工具、允许的目标、单次调用上限、货币、时间窗口内的调用次数限制。
全局防护——总预算上限、目标允许列表/拒绝列表。
签名授权（Ed25519）——短时效、绑定 nonce、由签发者签名的授权，采用 AP2 / x402 风格。代理无法自行扩大其作用域。
防篡改账本——每个决策都是追加写入且经过 SHA-256 链式哈希。任何编辑、重排或删除都会通过线性扫描被检测到。
MCP 服务器——作为护栏挂载；提供策略、授权、授权签发和账本健康检查等工具。
决策路径零依赖——cryptography 仅用于授权；核心规则仅依赖标准库运行。
# from this repo (works today; also on the official MCP Registry)
git clone https://github.com/ezequiellich44-cmd/MandateGuard.git
cd MandateGuard
python -m pip install -e .
# or directly from the source:
python -m pip install "git+https://github.com/ezequiellich44-cmd/MandateGuard.git"注意：PyPI 上的
mandateguard正在等待 Trusted Publisher 设置；在此之前，仓库 URL 是规范的安装路径。MCP 包已上线官方 MCP Registry（io.github.ezequiellich44-cmd/mandateguard），因此支持 MCP 的客户端无需任何 Python 步骤即可安装。
from mandateguard import Intent, Policy, PolicyEngine, Scope
policy = Policy(
scopes={
"wallet-agent": Scope(
tools=("pay",),
destinations=("0xGOOD",),
max_amount=1000, # per call
currency="usd",
max_calls_per_window=5,
)
},
global_max_amount=2000, # per actor
allowlist=("0xGOOD",),
denylist=("0xSCAM",),
)
engine = PolicyEngine(policy)
decision = engine.authorize(
Intent(tool="pay", destination="0xGOOD", amount=800, actor="wallet-agent")
)
print(decision.status) # DecisionStatus.APPROVED被拒绝的调用会以结构化的原因被阻止；状态（支出/速率）仅在批准时提交，因此重放是确定性的。
该包附带一个可安装的 MCP 服务器入口点：
python -m pip install -e ".[mcp]"
mandateguard-mcp # stdio server, ready for Claude/Cursor/harness对于 Claude Code：
claude mcp add mandateguard -- mandateguard-mcpMandateGuard 已发布在官方 MCP Registry：
io.github.ezequiellich44-cmd/mandateguard（版本 1.0.0，mcpb 包，活跃）。同步注册表的 MCP 客户端可以直接发现并安装它。该包附带相同的 stdio 服务器和 14 个工具接口。
公开的工具：set_scope、set_global_policy、authorize、init_ledger、
ledger_status、create_mandate_signer、issue_mandate、check_mandate、
activate_license、license_status、reset_state，以及 Pro 版专属的
revoke_mandate 和 persist_state，后者需要签名 Pro 许可证（USDT
购买——请参阅 购买部分）。
from mandateguard import Mandate, MandateSigner, verify_mandate
issuer = MandateSigner()
m = Mandate(actor="wallet-agent", max_amount=500, currency="usd",
tools=("pay",), destinations=("0xGOOD",),
not_before="2026-01-01T00:00:00+00:00",
not_after="2099-01-01T00:00:00+00:00", nonce="abc", issuer="you")
sig = issuer.sign(m)
verify_mandate(issuer.public_key_bytes, m, sig) # True有关决策流程和状态模型，请参阅 docs/ARCHITECTURE.md；有关其保护和不保护的内容，请参阅 docs/THREAT_MODEL.md；有关商业定位和上市工具包，请参阅 docs/LAUNCH.md。
Agent intent ──> authorize(intent) ──> PolicyEngine
│ scope? allowlist? denylist?
│ budget? rate limit? mandate?
▼
APPROVED / DENIED / REQUIRES_APPROVAL
│
▼
append-only SHA-256 ledger (audit)python -m pytest -qMIT。请参阅 LICENSE。
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
MCP-native Trust Infrastructure for AI Agents. Persistent encrypted memory with Trust Quotient.
Paid remote MCP for agent design system guard MCP, structured receipts, audit logs, and reviewer-rea
Attribution and settlement infrastructure for AI agent content access over HTTP 402 and MCP.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ezequiellich44-cmd/MandateGuard'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server