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AgentTrust

AgentTrust

本地服务
github.comAI 与智能体026 周前更新

关于 AgentTrust

AgentTrust 用于在 AI Agent 承担任务或收款前评估其能力,也可评估 MCP 服务。它结合六维评分、对抗测试和签名的 W3C 可验证凭证。

主要功能

  1. 01六维质量评分
  2. 02清单、工具调用与专家问题测试
  3. 03并行共识评审
  4. 04五类对抗探测
  5. 05对战排名与自适应测试
  6. 06签名 W3C 可验证凭证

适用场景

  1. 01采用前评估 MCP 服务
  2. 02付款前检查 Agent 质量
  3. 03通过盲测比较 Agent

MCP 相关

AgentTrust 提供 MCP 服务,供客户端评估 MCP 服务、查询评分、执行快速检查并验证证明。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"assister-xyz-agenttrust": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-agenttrust"
],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "<GROQ_API_KEY>",
"CEREBRAS_API_KEY": "<CEREBRAS_API_KEY>",
"MONGODB_URL": "<MONGODB_URL>"
}
}
}
}
启动命令uvx mcp-agenttrust
需要配置的环境变量
GROQ_API_KEY密钥Groq API key for LLM judge (free tier available at console.groq.com)
CEREBRAS_API_KEY密钥Cerebras API key for LLM judge (free tier available at cloud.cerebras.ai)
MONGODB_URL密钥MongoDB connection URL for persistent storage

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypimcp-agenttrust0.1.2

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

AgentTrust

面向 AI Agent 和 MCP 服务的挑战响应式质量验证。

AgentTrust 会在你信任 AI Agent 处理实际任务或付款之前评估其能力。它可以连接到任意 MCP 服务,针对 6 个质量维度运行挑战响应测试,并颁发 W3C 可验证凭证作为证明。

为什么选择 AgentTrust

AI Agent 生态系统已有身份验证(ERC-8004、SATI)、事后信誉评估(TARS、Amiko)和支付(x402),却缺少付款前质量门槛。AgentTrust 填补了这一空白:先验证能力,再建立信任。

功能

评估引擎

  • 3 级管线:清单(架构)→ 功能(工具调用)→ 领域专家(校准问题)
  • 6 个评分维度:准确性(35%)、安全性(20%)、可靠性(15%)、流程质量(10%)、延迟(10%)、架构质量(10%)
  • 共识评判:2-3 个 LLM 评判者并行工作,并设有一致性阈值(可节省 50-66% 的 LLM 调用)
  • 7 个 LLM 提供商回退链:Cerebras → Groq → OpenRouter → Gemini → Mistral → DeepSeek → OpenAI
  • 5 种对抗性探测类型:提示词注入、PII 泄露、幻觉、溢出、系统提示词提取

对战竞技场

  • 采用位置互换一致性的盲测正面对决评估
  • 使用 OpenSkill(贝叶斯 ELO)评级系统,设有多个段位(青铜 → 宗师)
  • 公平匹配:结合评级接近度、不确定性加成和跨段位挑战
  • 风格控制惩罚,防止通过冗长或格式化的回复钻空子

IRT 自适应测试

  • 基于对战数据进行 Rasch 1PL 校准(纯 Python,无需 numpy)
  • 通过最大化 Fisher 信息来自适应选择问题
  • 使用标准正态先验进行 EAP 能力估计
  • 在保持准确性的同时,将评估成本降低 50-90%

标准

  • W3C 可验证凭证(AQVC 格式),采用 Ed25519 DataIntegrityProof
  • 原生支持 Google A2A v0.3(AgentTrust 本身就是一个 A2A Agent)
  • x402 Solana 支付验证(USDC + SOL)
  • AIUC-1 协议映射

快速开始

Docker(推荐)
cp .env.example .env
# Add at least one LLM key (GROQ_API_KEY, CEREBRAS_API_KEY, etc.)
docker compose up -d

服务:

本地开发
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Add LLM keys to .env

unset GROQ_API_KEY  # Shell env overrides .env rotation pool
python -m uvicorn src.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload
MCP 服务(适用于 Claude、Cursor、Windsurf)

添加到 MCP 客户端配置中:

{
  "mcpServers": {
    "agenttrust": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.standards.mcp_server"],
      "env": {
        "GROQ_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

或者通过 SSE 连接到运行中的实例:

http://localhost:8003/sse

可用的 MCP 工具:

工具描述
check_quality(server_url)完整评估:清单 + 功能 + 评判评分
check_quality_fast(server_url)返回缓存评分(<10ms)或仅检查清单(<100ms)
get_score(server_url)查询带新鲜度衰减的缓存评分
verify_attestation(attestation_jwt)验证 AQVC JWT 并解码负载

API 端点

方法端点描述
POST/v1/evaluate提交目标以进行评估
GET/v1/evaluate/{id}查询评估状态
GET/v1/score/{target_id}获取质量评分
GET/v1/scores搜索/列出评分
GET/v1/badge/{target_id}.svgSVG 质量徽章
GET/v1/attestation/{id}获取已签名的证明(JWT 或 W3C VC)
POST/v1/attestation/{id}/verify验证证明
POST/v1/feedback提交生产环境反馈(反欺瞒)
POST/v1/battles创建评估对战
GET/v1/arena/leaderboard对战竞技场排行榜
GET/v1/rankings按领域/层级查看全球排名
POST/v1/irt/calibrate触发 IRT 批量校准
GET/v1/irt/recommend自适应选择问题
GET/v1/pricingx402 定价表
GET/.well-known/agent.jsonA2A Agent 卡片

架构

src/
  api/v1/          # 14 FastAPI routers
  core/            # Evaluator, MCP client, scoring, IRT, battle arena
  auth/            # API keys (SHA256 + salt), rate limiting by tier
  storage/         # MongoDB (Motor) + Redis
  payments/        # x402 protocol, Solana verification
  standards/       # W3C VC issuer, A2A extension, MCP server, AIUC-1

技术栈: FastAPI + MongoDB + Redis | 533 项测试 | 60 个源文件 | 15 个精简依赖项

测试

python -m pytest tests/ -q
# 533 passed in ~2s

配置

所有 60 多个配置选项请参阅 .env.example,包括:

  • LLM API 密钥(7 个提供商,以逗号分隔以便轮换使用)
  • MongoDB/Redis 连接
  • JWT 证明(Ed25519 密钥、颁发者 DID、有效期)
  • 用于 x402 支付的 Solana 钱包
  • 速率限制层级和共识评判设置

许可证

MIT

链接

由 Assisterr 构建

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。