Dominion Observatory

AI 에이전트 경제를 위한 행동 신뢰 계층.

호출하기 전에 MCP 서버의 신뢰성을 확인하세요. 결과를 보고하여 신뢰 네트워크를 강화하세요.

🌐 라이브: https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev 📡 MCP 엔드포인트: https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp

이것은 무엇인가요?

모든 AI 에이전트는 "이 MCP 서버를 신뢰할 수 있는가?"라는 질문에 대한 답이 필요합니다. Dominion Observatory는 GitHub 스타나 정적 스캔이 아닌, 실제 에이전트 상호작용에서 얻은 실제 런타임 데이터를 통해 그 질문에 답합니다.

• 전 알 수 없는 MCP 서버를 호출하기 전에 → check_trust가 신뢰할 수 있는지 알려줍니다.

• 후 MCP 서버를 호출한 후에 → report_interaction을 통해 신뢰 네트워크에 기여합니다.

• 모든 보고는 모두를 위한 점수를 향상시킵니다 — 이것은 집단 지성 시스템입니다.

도구 (8)

빠른 시작

에이전트용 (MCP)

연결: https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp

개발자용 (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"

신뢰 점수 작동 방식

신뢰 점수는 0-100 범위이며 두 가지 신호를 결합합니다:

• 정적 점수 (30%): GitHub 존재 여부, 문서 품질, 인증 지원

• 런타임 점수 (70%): 실제 성공률, 지연 시간, 에이전트 상호작용에서 발생한 오류 패턴

70점 이상 = 신뢰할 수 있음. 30점 미만 = 위험함. 더 많은 에이전트가 상호작용을 보고할수록 점수는 더 정확해집니다.

아키텍처

• 런타임: Cloudflare Workers (330개 이상의 글로벌 엣지 위치, 1ms 미만의 콜드 스타트)

• 데이터베이스: Cloudflare D1 (엣지에서의 SQLite)

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

• 비용: 무료 티어에서 실행

데이터 수집

시작일: 2026년 4월 8일

관측소에 보고된 모든 상호작용은 모든 에이전트를 위한 신뢰 네트워크를 강화합니다. 행동 데이터셋은 매일 누적되며, 나중에 시작하는 경쟁업체는 복제할 수 없습니다.

카테고리

weather · finance · code · data · search · compliance · transport · productivity · communication

운영자

싱가포르의 Dinesh Kumar가 구축했습니다. Dominion Agent Economy Engine (DAEE)의 일부입니다.

라이선스

MIT