关于 akf
akf 是一个 MCP 服务,让 Agent 管理文件中的 Agent Knowledge Format 信任元数据。工具可检查并标记验证状态、校验元数据、审计合规性及扫描安全威胁。
主要功能
- 01检查文件验证状态
- 02为文件添加信任元数据
- 03校验并提取 AKF 元数据
- 04审计合规性
- 05检测 AI 专项威胁
适用场景
- 01判断文件是否需要重新验证
- 02审阅文档后记录来源信息
- 03按合规要求审计文件
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 10 个 AKF 工具,用于检查、标记、校验、审计和扫描文件。工具结果可在元数据中附带文件的实时验证状态。
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
mcp-server-akf
mcp-name: io.github.HMAKT99/akf
MCP(模型上下文协议)服务,向 AI Agent 提供 10 个 AKF 工具。 任何兼容 MCP 的客户端(Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf 等) 都可以使用 Agent Knowledge Format 检查、标记、验证、审计和扫描文件。
标记一次约需 15 个 token。重新验证则需 15,000 个 token。 Agent 会为已验证的内容添加标记;下一个 Agent 调用 check_file,即可基于已有结果继续工作,无需重复验证。
安装
pip install mcp-server-akf
配置
Claude Desktop
添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"akf": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_akf"]
}
}
}
Cursor
添加到项目根目录下的 .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"akf": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_akf"]
}
}
}
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
check_file | 一行信任检查——Agent 能否基于此文件继续工作,而无需重新验证?(OK / LOW / STALE / UNSTAMPED) |
create_claim | 创建带有信任元数据的 AKF 声明 |
validate_file | 根据规范验证 .akf 文件 |
scan_file | 扫描任意文件中的 AKF 元数据 |
trust_score | 计算声明的有效信任分数 |
stamp_file | 为任意文件添加信任元数据(支持 20 多种格式) |
audit_file | 合规性审计(EU AI Act、SOX、HIPAA、GDPR、NIST、ISO 42001) |
embed_file | 将 AKF 元数据嵌入 DOCX、PDF、HTML、图像等文件 |
extract_file | 从任何受支持的格式中提取 AKF 元数据 |
detect_threats | 执行 10 项 AI 专项安全检测 |
快速使用
配置完成后,向 AI Agent 提出以下请求:
“为
report.docx添加 AKF 信任元数据,置信度设为 0.9,证据为‘季度审查已完成’”
Agent 会通过 MCP 调用 stamp_file,并自动附加来源信息。
你也可以直接运行服务进行测试:
python -m mcp_server_akf
工具结果中的验证状态(实验性)
在 mcp 2.x 中,针对文件的工具结果(任何使用 path 调用的工具)都会在 _meta 中、供应商键 dev.akf/trust 下携带该文件的验证状态:
"_meta": {
"dev.akf/trust": {
"v": "1",
"status": "OK",
"trust": 0.7447,
"evidence": ["human_review"],
"agent": "claude-code",
"age_days": 4
}
}
status 会实时计算(OK / LOW / STALE / UNSTAMPED),因此客户端可以查看文件自验证以来是否发生变化。若结果与文件无关,则不会包含此键。不识别该键的客户端会忽略它。
若要为你自己的服务结果添加注释:
from mcp_server_akf.meta import TRUST_META_KEY, trust_meta
meta = trust_meta(path)
return CallToolResult(content=[...], _meta={TRUST_META_KEY: meta} if meta else None)
若要在客户端中读取此信息:
result = await client.call_tool("extract_file", {"path": "report.md"})
state = (result.meta or {}).get("dev.akf/trust")
if state and state["status"] == "OK":
... # verified and unchanged: build on it without re-verifying
多 Agent 支持
该 MCP 服务可与多 Agent 编排平台无缝协作:
- Agent 身份:通过
akf agent create/akf agent verify创建并验证 Agent 卡片 - A2A 协议:通过
akf agent export-a2a导出/导入 Agent 卡片,以便跨平台发现 - 团队认证:在 CI 中使用
akf certify --team查看各 Agent 的信任明细 - 委派:Agent 移交工作时,信任上限会限制受委派 Agent 的输出
- 团队流式协作:支持多 Agent 会话,并按 Agent 归属标注声明
支持:Claude Agent Teams、Copilot Cowork、Codex 多 Agent,以及任何兼容 A2A 的平台。
要求
- Python >= 3.10
akf >= 1.0.0mcp >= 1.0.0
评论
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。