BountyRadar MCP

BountyRadar MCP

エージェント向けバウンティ経済の判断レイヤーです。 BountyRadar は、Opire、BountyHub、ClawHunt、Algora、GitHub、および検証済みのセキュリティプログラムから、AI エージェントが解決可能なバウンティを集約し、それぞれをエージェントによる解決可能性、新しさ、競争率でスコアリングして、MCP 経由で順位付けされたエージェントが利用できるフィードを提供します。

位置付け： インテリジェンス／アラートレイヤーであり、マーケットプレイスではありません。資金の保管、KYC、国境を越えた決済は行いません。公開 OSS バウンティにはエージェントが殺到しており、希少なスキルは発見ではなく、対象の選定です。BountyRadar は選定レイヤーです。

言語： 英語 · 简体中文 · 繁體中文

提供場所	リンク
MCP エンドポイント	https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
Apify Store	https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp
ソース（MIT）	https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp

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English

現在のバージョン：1.0.1

これを開発した理由

• 公開オープンソースバウンティにはエージェントが殺到しており、Algora のバウンティ1件に、数時間以内に8～158件のエージェントによる応募が寄せられています。
• ボトルネックは発見ではなく、トリアージ／判断です。そのため、優位性の源泉はスクレイピングではなく、スコアリングレイヤーです。
• BountyRadar は順位付けとノイズ除去を行い、エージェントが実際に勝てる対象だけに計算リソースを使えるようにします。

クイックスタート（ホスト型 MCP エンドポイント — 推奨）

ホスト型エンドポイントは、従量課金制（月額料金なし）のストリーミング可能な HTTP MCP サーバーです。任意の MCP クライアントで接続できます。

Claude Desktop ／ Claude Code ／ WorkBuddy ／任意の MCP クライアント（リモート HTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "bountyradar": {
      "type": "http",
      "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
    }
  }
}

initialize と tools/list は無料です。課金対象は価値のあるイベントのみです（「料金」を参照）。

インストールや npm は不要です。エンドポイントそのものが製品です。一般的なクライアント向けのワンライナー：

claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / any client that reads .mcp.json — add:
#   { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
#       "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
#       "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }

ローカルで実行（stdio、MIT — クローンしてセルフホスト）

Node 22 を使用した依存関係ゼロの stdio サーバーを含むソース全体は MIT ライセンスで、GitHub で公開されています：https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。クローンして実行してください。

node src/server.mjs          # zero-dependency JSON-RPC 2.0 stdio server

MCP クライアント設定（ローカル stdio）：

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }

ツール

ツール	用途	料金
get_bounty_feed	購読者向けフィードです。 順位付けとフィルタリング（category、min_reward、max_competition、source、freshness_min、agent_solvable_min、include_honeypot、sort）。	$0.0005
search_bounties	タイトル／説明／タグ／リポジトリを対象にしたキーワード検索とフィルター検索。	$0.0010
get_bounty_detail	ID を指定して、完全なレコードとスコアの内訳を取得します。	無料
score_bounty	1件のバウンティについて、説明可能なスコアの内訳を取得します。	$0.0005
list_sources	ソースの登録情報とステータス（live ／ curated ／ partner_candidate）。	無料
get_stats	ソース／カテゴリー／報酬帯ごとの件数。	$0.0005
subscribe_feed	フィルタープロファイルとポーリング設定を保存します（サーバーのメモリに保存。Webhook URL は返されますが、呼び出されません）。	$0.0005

リソース： bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources プロンプト： daily_bounty_brief — エージェントに本日の有望な対象を提示します。

スコアリング（優位性の源泉 — 説明可能で決定論的）

freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # half-life ~10d
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 tries -> 1.0
agent_solvable = field ?? derive(task_type)             # debug/test/validate high
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*solvable + 0.25*freshness + 0.25*competition + 0.10*reward

無料の LLM（Cheapest-LLM Router ／ Cloudflare Workers AI）は、更新時に task_type ／ agent_solvable の判定を補助するだけです。スコアリング自体は決定論的で、学習を必要としません。

ハニーポット対策

honeypot: true とフラグ付けされたバウンティ（例：「面接プロセス用に確保」）は、エージェントが計算リソースを無駄にしたり、評判を損なったりしないよう、デフォルトのフィードから除外されます。include_honeypot: true で切り替えられます。

収益化 — イベントごとの従量課金（月額料金なし）

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail は無料です。課金対象のイベント：

イベント	価格
mcp-get-bounty-feed	$0.0005
mcp-search	$0.0010
mcp-score	$0.0005
mcp-stats	$0.0005
mcp-subscribe	$0.0005

ローカル利用／セルフホストでの利用は永久に無料です。

セルフホスト／デプロイ（Apify、PPE）

npm install          # pulls express + MCP SDK + apify (optional deps)
apify actor push

スタンバイモード（120s / 512MB）により、アイドル時のコストをほぼゼロに抑えます。アクターのメインプロセスがHTTPポートを自らバインドし（スタンバイ対応）、コンテナのレディネスプローブに応答します。

開発と検証

npm test                       # 11 unit/schema/scoring tests
node scripts/mcp-smoke.mjs     # spawn server: initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs      # generate feed-samples.html (data-driven)
node scripts/refresh.mjs       # refresh catalog (graceful; needs APIFY_TOKEN + LLM creds)

オプションの追加機能（同じカタログ）

• ウェブサイト＋購読者アラート — node website/build.mjs → 依存関係ゼロの静的サイト＋Cloudflare Pages Functions（KVによる購読、保護されたCSVエクスポート）。scripts/digest.mjs は購読者ごとのメール／Slackダイジェストを生成します。
• ライブ更新 — scraper/ は独立したApifyアクター（またはローカルでの scripts/refresh.mjs）で、実際の賞金付き課題を収集して data/live/ に書き込みます。厳選済みの data/bounties/ に混入することはありません。実行時に統合するには BR_INCLUDE_LIVE=1 を設定します。

誠実な運用： 賞金付き課題として実際に成立しているもの（明記された $ の報酬、または bounty ラベルがあるもの）のみを掲載します。資金提供のない「good first issues」はノイズとなるため除外します。Opire / Algora / BountyHub にはプラットフォームキーが必要です。ClawHunt は partner_candidate であり、意図的にスクレイピングしていません（上流のインデックスを利用し、競合しない方針です）。

ライセンス

MIT — LICENSE ファイルをご覧ください。上記の料金表に従い、ホストされたエンドポイントを無料で利用できます。

プライバシー

読み取り専用でステートレスです。アカウントは不要で、個人データも収集しません。オプションの webhook_url はメモリ内にのみ保持されます。オプションの分類機能では、公開されている賞金情報のテキストを、設定済みのLLMエンドポイントに送信する場合があります。PRIVACY.md をご覧ください。

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簡体字中国語

現行バージョン：1.0.1

エージェント賞金エコノミーの「判断レイヤー」。 BountyRadar は、Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub、および検証済みのセキュリティ報奨プログラムから「AI エージェントが解決可能」な賞金を集約し、それぞれを エージェントの解決可能性／新鮮度／競争度 の観点から評価して、並べ替え済みでエージェントが直接利用できるフィードをMCP経由で提供します。

位置づけ： インテリジェンス／アラートレイヤー——市場／決済レイヤーではありません。資金の預かり、KYC、国際決済には関与しません。公開OSS賞金にはすでにエージェントが殺到しています。希少な能力は「目標を見つけること」ではなく「目標を選ぶこと」です。BountyRadarはそのレイヤーを担います。

開発の背景

• 公開されているオープンソース賞金には、すでにエージェントファームが殺到しています——Algoraの賞金1件に、数時間以内に8～158体の案件獲得を狙うエージェントが集まります。
• ボトルネックは発見ではなく、選別／判断です——そのため、競争優位性はスクレイパーではなく、スコアリングレイヤーにあります。
• BountyRadarによるランキングとノイズ除去で、エージェントは勝てる見込みのある目標にのみ計算資源を使えます。

クイックスタート（ホスト型MCPエンドポイント——推奨）

ホスト型エンドポイントは、月額料金のない**イベントごとの従量課金（PPE）**の Streamable HTTP MCP サーバーです。任意のMCPクライアントから接続できます。

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意のMCPクライアント（リモートHTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "bountyradar": {
      "type": "http",
      "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
    }
  }
}

initialize と tools/list は無料です。価値のあるイベントのみ課金されます（「収益化」を参照）。

インストール不要、npm不要 ——エンドポイント自体が製品です。一般的なクライアントなら1行で設定できます。

claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / 任何读 .mcp.json 的客户端 —— 加入：
#   { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
#       "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
#       "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }

ローカル実行（stdio、MITオープンソース、クローンしてセルフホスト可能）

完全なソースコード（Node 22、依存関係ゼロのstdioサーバー）は、MITライセンスのオープンソースとしてGitHubで公開されています：https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。クローンして実行します。

node src/server.mjs          # 零依赖 JSON-RPC 2.0 stdio 服务器

MCPクライアント設定（ローカルstdio）：

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }

ツール

ツール	内容	価格
get_bounty_feed	購読するフィード本体です。 並べ替え＋フィルタリング（種類／最低賞金額／最大競争数／ソース／新鮮度／解決可能性／ハニーポットを含めるか／並べ替え方法）。	$0.0005
search_bounties	キーワードとフィルターによる検索（タイトル／説明／タグ／リポジトリ）。	$0.0010
get_bounty_detail	IDで完全なレコードとスコアの内訳を取得します。	無料
score_bounty	1件の説明可能なスコア内訳を取得します。	$0.0005
list_sources	ソースのレジストリとステータス（live / curated / partner_candidate）。	無料
get_stats	ソース／種類／賞金額の範囲ごとの統計を取得します。	$0.0005
subscribe_feed	フィルタープロファイルとポーリングの説明を保存します（サーバーメモリ内にのみ保存。webhook URLはそのまま返され、呼び出されることはありません）。	$0.0005

リソース： bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources プロンプト： daily_bounty_brief（本日の最適な目標をブリーフィングします）

スコアリング（競争優位性——説明可能で決定論的）

freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # 半衰期 ~10 天
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 人抢 -> 1.0
agent_solvable = 字段 ?? derive(task_type)              # debug/test/validate 高
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*可解 + 0.25*新鲜 + 0.25*竞争 + 0.10*赏金

無料のLLM（Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI）は、更新時に task_type / agent_solvable の判定を補助するためだけに使用されます。スコアリング自体は決定論的で、トレーニングは不要です。

ハニーポット対策

honeypot: true とマークされた賞金（例：「面接専用」）は、エージェントが計算資源を無駄にしたり、評判を損ねたりしないよう、デフォルトでフィードから除外されます。include_honeypot: true を設定すると表示できます。

収益化——イベントごとの従量課金（月額料金なし）

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail は無料です。課金対象のイベント：

イベント	価格
mcp-get-bounty-feed	$0.0005
mcp-search	$0.0010
mcp-score	$0.0005
mcp-stats	$0.0005
mcp-subscribe	$0.0005

ローカル利用／セルフホストでの利用は永久に無料。

自托管 / 部署（Apify，PPE）

npm install          # 安装 express + MCP SDK + apify（可选依赖）
apify actor push

Standby 模式（120s / 512MB）让闲置成本接近零。Actor 主进程自行绑定 HTTP 端口（Standby 安全）并响应容器就绪探针。

开发与验证

npm test                       # 11 项单元 / schema / 评分测试
node scripts/mcp-smoke.mjs     # 拉起 server：initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs      # 生成 feed-samples.html（数据驱动）
node scripts/refresh.mjs       # 刷新目录（优雅降级；需 APIFY_TOKEN + LLM 凭据）

可选增强（同一份目录数据）

• 网站 + 订阅告警——node website/build.mjs 生成零依赖静态站 + Cloudflare Pages Functions（KV 订阅、受保护的 CSV 导出）；scripts/digest.mjs 渲染按订阅者定制的邮件 / Slack 摘要。
• 实时刷新——scraper/ 是独立的 Apify actor（或本地 scripts/refresh.mjs），采集真实赏金 issue 并写入 data/live/，绝不污染 curated 的 data/bounties/。设 BR_INCLUDE_LIVE=1 可在运行时合并。

诚实声明：只保留真正是赏金的内容（写明 $ 金额或带 bounty 标签）；无赏金的 "good first issue" 是噪音，已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台密钥；ClawHunt 是 partner_candidate，刻意不采集（上游索引，不竞争）。

许可证

MIT——详见 LICENSE。按上表计费使用托管端点。

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繁體中文

Current version: 1.0.1

Agent 賞金經濟的「判斷層」。 BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核驗安全計畫聚合「AI agent 可解」的賞金，對每條做 agent 可解性 / 新鮮度 / 競爭度 評分，並透過 MCP 輸出一份排好序、agent 可直接消費的 feed。

定位： 情報 / 警報層——不是市場 / 結算層。不碰資金託管、KYC、跨境結算。公開 OSS 賞金已被 agent 淹沒；稀缺能力是「選目標」，不是「發現目標」。BountyRadar 就是這一層。

為什麼做這個

• 公開開源賞金已被 agent 農場淹沒——單條 Algora 賞金幾小時內就湧進 8–158 個搶單 agent。
• 瓶頸在分流 / 判斷，不在發現——所以護城河是評分層，不是爬蟲。
• BountyRadar 排序 + 去噪，讓 agent 只把算力花在真正能贏的目標上。

快速開始（託管 MCP 端點——推薦）

託管端點是**按事件付費（PPE）**的 Streamable HTTP MCP 伺服器，無月費。任何 MCP 用戶端均可接入：

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 用戶端（遠端 HTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "bountyradar": {
      "type": "http",
      "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
    }
  }
}

initialize 與 tools/list 免費；僅對價值事件計費（見「商業化」）。

無需安裝、無需 npm —— 端點本身就是產品。常見客戶端一行搞定：

claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / 任何讀 .mcp.json 的客戶端 —— 加入：
#   { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
#       "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
#       "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }

本機執行（stdio，MIT 開源，可克隆自架）

完整原始碼（Node 22、零依賴 stdio 伺服器）以 MIT 許可證開源在 GitHub：https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆後執行：

node src/server.mjs          # 零依賴 JSON-RPC 2.0 stdio 伺服器

MCP 用戶端設定（本機 stdio）：

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }

工具

工具	作用	價格
get_bounty_feed	訂閱 feed 本體。 排序 + 過濾（類型 / 最低賞金 / 最高競爭數 / 來源 / 新鮮度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式）。	$0.0005
search_bounties	關鍵字 + 過濾搜尋（標題/描述/標籤/repo）。	$0.0010
get_bounty_detail	按 id 取完整記錄 + 評分拆解。	免費
score_bounty	單條可解釋評分拆解。	$0.0005
list_sources	來源註冊表 + 狀態（live / curated / partner_candidate）。	免費
get_stats	按來源 / 類型 / 賞金檔統計。	$0.0005
subscribe_feed	儲存過濾檔案 + 輪詢描述（僅存於伺服器記憶體；webhook URL 僅回顯、絕不呼叫）。	$0.0005

資源： bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources 提示詞： daily_bounty_brief（briefing 今日最佳目標）

評分（護城河——可解釋、確定性）

freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # 半衰期 ~10 天
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 人搶 -> 1.0
agent_solvable = 欄位 ?? derive(task_type)              # debug/test/validate 高
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*可解 + 0.25*新鮮 + 0.25*競爭 + 0.10*賞金

免費 LLM（Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI）僅在 refresh 時輔助判定 task_type / agent_solvable；評分本身是確定性、無需訓練。

蜜罐守衛

標記為 honeypot: true 的賞金（如「面試專用」）預設移出 feed，避免 agent 浪費算力或毀聲譽。include_honeypot: true 可切回顯示。

商業化——按事件付費（無月費）

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail 免費。計費事件：

事件	價格
mcp-get-bounty-feed	$0.0005
mcp-search	$0.0010
mcp-score	$0.0005
mcp-stats	$0.0005
mcp-subscribe	$0.0005

本機 / 自架永久免費。

自架 / 部署（Apify，PPE）

npm install          # 安裝 express + MCP SDK + apify（選用依賴）
apify actor push

Standby 模式（120s / 512MB）讓閒置成本接近零。Actor 主程序自行繫結 HTTP 埠（Standby 安全）並回應容器就緒探針。

開發與驗證

npm test                       # 11 項單元 / schema / 評分測試
node scripts/mcp-smoke.mjs     # 拉起 server：initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs      # 生成 feed-samples.html（資料驅動）
node scripts/refresh.mjs       # 刷新目錄（優雅降級；需 APIFY_TOKEN + LLM 憑證）

選用增強（同一份目錄資料）

• 網站 + 訂閱警報——node website/build.mjs 產生零依賴靜態站 + Cloudflare Pages Functions（KV 訂閱、受保護的 CSV 匯出）；scripts/digest.mjs 渲染按訂閱者定製的郵件 / Slack 摘要。
• 即時更新——scraper/ 是獨立的 Apify actor（或本機 scripts/refresh.mjs），採集真實賞金 issue 並寫入 data/live/，絕不污染 curated 的 data/bounties/。設 BR_INCLUDE_LIVE=1 可在執行時合併。

誠實聲明：只保留真正是賞金的內容（寫明 $ 金額或帶 bounty 標籤）；無賞金的 "good first issue" 是雜訊，已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台金鑰；ClawHunt 是 partner_candidate，刻意不採集（上游索引，不競爭）。

授權

MIT——詳見 LICENSE。按上表計費使用託管端點。