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Glama

Dominion Observatory

Die verhaltensbasierte Vertrauensebene für die KI-Agenten-Ökonomie.

Überprüfen Sie die Zuverlässigkeit von MCP-Servern, bevor Sie sie aufrufen. Melden Sie Ergebnisse, um das Vertrauensnetzwerk zu stärken.

🌐 Live: https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev 📡 MCP-Endpunkt: https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp

Was ist das?

Jeder KI-Agent muss wissen: „Kann ich diesem MCP-Server vertrauen?“ Das Dominion Observatory beantwortet diese Frage mit echten Laufzeitdaten – nicht mit GitHub-Sternen oder statischen Scans, sondern mit tatsächlichen Leistungsmetriken aus echten Agenteninteraktionen.

  • Vor dem Aufruf eines unbekannten MCP-Servers → check_trust sagt Ihnen, ob er zuverlässig ist

  • Nach dem Aufruf eines beliebigen MCP-Servers → report_interaction trägt zum Vertrauensnetzwerk bei

  • Jeder Bericht verbessert die Scores für alle – dies ist ein System kollektiver Intelligenz

Tools (8)

Tool

Beschreibung

check_trust

Erhalten Sie Vertrauens-Score und Zuverlässigkeitsmetriken für jeden MCP-Server

report_interaction

Melden Sie Erfolg/Fehler nach dem Aufruf eines MCP-Servers

get_leaderboard

Top-bewertete MCP-Server nach Kategorie

get_baselines

Verhaltens-Baselines für eine Tool-Kategorie

check_anomaly

Ist dieses Serververhalten normal oder anomal?

register_server

Registrieren Sie einen neuen MCP-Server (kostenlos)

get_server_history

30-Tage-Trend des Vertrauens-Scores für einen Server

observatory_stats

Gesamtstatistik des Netzwerks

Schnellstart

Für Agenten (MCP)

Verbinden mit: https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp

Für Entwickler (REST API)

# Check trust score
curl "https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/api/trust?url=https://example.workers.dev/mcp"

# View leaderboard
curl "https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/api/leaderboard"

# Network stats
curl "https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/api/stats"

Wie Vertrauens-Scores funktionieren

Vertrauens-Scores reichen von 0-100 und kombinieren zwei Signale:

  • Statischer Score (30%): GitHub-Präsenz, Dokumentationsqualität, Authentifizierungsunterstützung

  • Laufzeit-Score (70%): Echte Erfolgsraten, Latenz, Fehler-Muster aus Agenteninteraktionen

Scores über 70 = zuverlässig. Unter 30 = riskant. Je mehr Agenten Interaktionen melden, desto genauer werden die Scores.

Architektur

  • Laufzeit: Cloudflare Workers (330+ globale Edge-Standorte, <1ms Kaltstart)

  • Datenbank: Cloudflare D1 (SQLite am Edge)

  • Protokoll: MCP (Model Context Protocol) + REST API

  • Kosten: Läuft im kostenlosen Tarif

Datenerfassung

Gestartet: 8. April 2026

Jede Interaktion, die dem Observatory gemeldet wird, stärkt das Vertrauensnetzwerk für alle Agenten. Der Verhaltensdatensatz wächst täglich – er kann nicht von Wettbewerbern repliziert werden, die später starten.

Kategorien

wetter · finanzen · code · daten · suche · compliance · transport · produktivität · kommunikation

Betreiber

Erstellt von Dinesh Kumar in Singapur. Teil der Dominion Agent Economy Engine (DAEE).

Lizenz

MIT

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security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/vdineshk/dominion-observatory'

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