Cleared Index について
Cleared Indexは、x402決済を扱うエージェントや運営者向けのMCPサーバーで、加盟店の信頼状況確認と検証済みサービスの検索に使えます。加盟店検索、信頼情報、カテゴリ別ゲートウェイルーティング、サービス審査のツールを備えています。
主な機能
- 01加盟店の状態とスコアの検索
- 02信頼スコア詳細の確認
- 03検証済みゲートウェイへのルーティング
- 04カテゴリ・ティア別サービス一覧
- 05サービス審査の申請
- 06埋め込み用信頼バッジの取得
活用シーン
- 01支払い前の加盟店確認
- 02カテゴリ別の検証済みエンドポイント検索
- 03加盟店の信頼情報の比較
- 04サービスの検証申請
MCP 対応
加盟店検索、信頼評価、ゲートウェイルーティング、サービス一覧、審査のツールをMCPクライアントに提供します。Smitheryからインストールするか、stdioで手動実行できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
15掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| origin | string | はい | 加盟店の origin URL、ドメイン、または Cleared slug(例:https://api.example.com または coinbase-identity) |
詳細
@n747ai/clearedindex-mcp-server
ClearedIndex 用の MCP サーバーです。加盟店に支払う前にインデックスを確認します。
関連 MCP: x402 Endpoint Trust & Reputation (gold-402) — Cleared Index はこの一覧に掲載されています。補完的な信頼 MCP を組み合わせる際は、Glama 管理画面 → 関連サーバーで同じリンクを設定してください。
デフォルトのエージェント向けサンドイッチ(ステップ 1)
lookup_merchant(origin) # free — Cleared Index
→ ei.fetch_pre_settle_stamp()
→ ei.get_regime_clock(slug)
→ external.spend(...)
→ ei.verify_settlement_bind()
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
lookup_merchant | 支払い前のデフォルト — オリジン/スラッグ → ティア、スコア、プロフィール |
get_cleared_status | lookup と同じペイロード(ステータスの別名) |
route_gateway | カテゴリルーター — 最適な検証済みエンドポイントとコスト |
check_domain_status | get_cleared_status のレガシーな別名 |
get_trust_score | 信頼スコアの詳細な内訳 |
list_cleared_services | カテゴリ/ティア別に検証済みサービスを一覧表示 |
submit_for_review | 新しいサービスを検証のために申請 |
get_badge | 埋め込み可能な信頼バッジの URL |
インストール
Smithery
smithery install @n747ai/clearedindex-mcp-server
手動(stdio)
npx @n747ai/clearedindex-mcp-server
Claude Desktop / Cursor の設定
{
"mcpServers": {
"clearedindex": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@n747ai/clearedindex-mcp-server"]
}
}
}
環境
| 変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
CLEARED_API_URL | https://clearedindex.com | API のベース URL |
ClearedIndex とは?
ClearedIndex は x402 向けの加盟店グラフです。エージェントは支払い前に加盟店を検索し、運営者は優先する Gateway ルーティングのために登録して証明します。
ティア:
listed— インデックス済み、未検証cleared— 信頼性チェックに合格(スコア >= 70)spotlight— cleared に認定され、編集部のおすすめとして掲載
ライセンス
MIT
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。