Dominion Observatory

AI 代理经济的行为信任层。

在调用前检查 MCP 服务器的可靠性。报告结果以加强信任网络。

🌐 实时访问： https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev 📡 MCP 端点： https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp

这是什么？

每个 AI 代理都需要知道：“我可以信任这个 MCP 服务器吗？”Dominion Observatory 通过真实的运行时数据来回答这个问题——不是 GitHub 星标，也不是静态扫描，而是来自真实代理交互的实际性能指标。

• 在调用未知的 MCP 服务器之前 → check_trust 会告诉你它是否可靠

• 在调用任何 MCP 服务器之后 → report_interaction 为信任网络做出贡献

• 每一次报告都会让所有人的评分变得更好 —— 这是一个集体智能系统

Related MCP server: agent-audit-trail

工具 (8)

快速入门

针对代理 (MCP)

连接至：https://dominion-observatory.sgdata.workers.dev/mcp

针对开发者 (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"

信任评分的工作原理

信任评分范围为 0-100，结合了两个信号：

• 静态评分 (30%)：GitHub 表现、文档质量、身份验证支持

• 运行时评分 (70%)：来自代理交互的实际成功率、延迟、错误模式

评分高于 70 = 可靠。低于 30 = 有风险。报告交互的代理越多，评分就越准确。

架构

• 运行时： Cloudflare Workers（330 多个全球边缘节点，<1ms 冷启动）

• 数据库： Cloudflare D1（边缘 SQLite）

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

• 成本： 在免费层级上运行

数据收集

开始日期：2026 年 4 月 8 日

向观测站报告的每一次交互都会加强所有代理的信任网络。行为数据集每天都在复合增长——这是后来者无法复制的。

类别

天气 · 金融 · 代码 · 数据 · 搜索 · 合规 · 交通 · 生产力 · 通信

运营者

由 Dinesh Kumar 在新加坡构建。 属于 Dominion 代理经济引擎 (DAEE) 的一部分。

许可证

MIT