关于 DCL Evaluator
DCL Evaluator 是用于为 AI Agent 决策生成防篡改加密审计记录的早期产品。README 已标明该产品被取代,并建议 Agent 使用托管的 DCL Trust Oracle;旧 MCP 端点和工具仅供历史参考。
主要功能
- 01SHA-256 哈希链记录
- 02Merkle 树审计轨迹
- 03确定性策略评估
- 04统计式行为漂移检测
- 05生成合规报告
- 06离线运行
适用场景
- 01记录 Agent 操作以供后续完整性检查
- 02检查决策链是否遭到篡改
- 03检测 Agent 行为变化
- 04生成合规审查所需的审计报告
MCP 相关
该产品旧版 MCP 服务提供提交操作、验证链完整性、获取审计轨迹和生成报告的工具。README 称此端点已被取代,并指向托管的 DCL Trust Oracle:https://mcp.fronesislabs.com/mcp。
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。
工具
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
已被取代。 DCL Evaluator 是早期的 DCL 产品,包含其 MCP 端点(
/sse、API 密钥)和离线桌面审计轨迹。Agent 应使用托管的 DCL Trust Oracle,地址为https://mcp.fronesislabs.com/mcp。下文中关于/sse、API 密钥、dcl_commit、dcl_verify、dcl_get_chain、dcl_report和固定价格的内容均为历史信息。
DCL Evaluator
AI Agent 的加密审计轨迹。由 Leibniz Layer™ 提供支持
AI Agent 做出的每项决策——均可封存、验证、审计。
DCL Evaluator 是 Leibniz Layer™ 的首个实现——一种用于验证 AI Agent 决策的加密协议。它为任何由大模型驱动的系统提供确定性、防篡改的审计轨迹。
为什么选择 DCL Evaluator
AI Agent 会做出决策。这些决策伴随风险——法律、财务和声誉风险。然而,大多数 AI 系统都是黑箱:没有记录决策内容、决策原因,也无法确认决策事后是否遭到篡改。
DCL Evaluator 以一个借鉴自密码学的简单原则解决这一问题:将每项决策都提交到哈希链中。修改任何历史记录,整条链都会失效。以数学方式证明完整性——无需信任。
核心功能
- SHA-256 哈希链——以加密方式封存每项 Agent 操作
- Merkle 树审计轨迹——从设计上防篡改
- 确定性策略引擎——相同输入 = 相同决策,可 100% 重现
- 漂移检测——统计 Z 检验可在行为漂移演变为合规失败前将其捕获
- 多大模型支持——Claude、GPT-4、Grok、Gemini、DeepSeek、Ollama(本地、隔离网络)
- MCP 服务——通过 Model Context Protocol,几分钟内即可连接任意 Agent
- 合规报告——防篡改 PDF 导出,可直接提交给监管机构
- 支持离线运行——完全在隔离网络中运行,数据不会离开你的基础设施
💳 通过 x402 按审计付费
DCL Evaluator 支持 x402 支付协议。
AI Agent 可自主请求审计——无需 API 密钥,只需 HTTP 402 + Base 上的 USDC。
端点:https://x402.fronesislabs.com
**网络:**Base Mainnet(eip155:8453)
| 工具 | 价格 | 利润率 |
|---|---|---|
| 快速扫描 | $1 USDC | 99% |
| 标准审计(4 个模型) | $5 USDC | 99.4% |
| 深度审计 + PoC | $15 USDC | 99.3% |
任何支持 HTTP 的 Agent 都能支付并获得加密审计——无需人工参与。
通过 MCP 连接
{
"mcpServers": {
"dcl-evaluator": {
"url": "https://mcp.fronesislabs.com/sse",
"headers": {
"x-api-key": "your-key"
}
}
}
}
提供四种工具:
| 工具 | 说明 |
|---|---|
dcl_commit | 将 Agent 操作封存到哈希链中 |
dcl_verify | 验证链的完整性 |
dcl_get_chain | 获取完整审计轨迹 |
dcl_report | 生成合规报告 |
健康检查:https://mcp.fronesislabs.com/health
下载
桌面应用(Windows)。Wails + Go + React。支持离线运行。
合规覆盖范围
内置策略模板:
DEFAULT · EU AI ACT · GDPR · FINANCE · MEDICAL · RED TEAM
Leibniz Layer™
DCL Evaluator 是首个实现 Leibniz Layer™ 的产品——面向 AI Agent 经济的加密验证层。
该名称源自戈特弗里德·威廉·莱布尼茨——数学家、逻辑学家、确定性推理的先驱。
“每个决策、每项操作都经过确定性封存,具备防篡改性且可审计。”
链接
- 网站:fronesislabs.com
- Leibniz Layer™:leibniz.fronesislabs.com
- 知识产权与专利:leibniz.fronesislabs.com/ip-patents.html
- MCP 端点:mcp.fronesislabs.com
- X:@keykeeper42
- 白皮书:WHITEPAPER.md · leibniz.fronesislabs.com/whitepaper.html
© 2026 Fronesis Labs · Leibniz Layer™、DCL Evaluator™ — 专利申请中 · 源码可用许可证
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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。