关于 kakunin
kakunin 是面向 AI Agent 的 MCP 服务,通过 Kakunin 合规 API 检查 X.509 身份、授权范围和风险,并将行为事件写入不可变审计日志。
主要功能
- 01验证证书范围和操作限额
- 02查询滚动风险评分与趋势
- 03向不可变审计日志追加事件
- 04为高评分事件触发吊销检查
适用场景
- 01在 Agent 执行操作前检查授权
- 02查看 Agent 当前风险评分
- 03记录 Agent 行为以供审计
MCP 相关
向 MCP 客户端提供范围验证、风险评分查询和审计日志追加工具。它使用 Kakunin API 凭据和 Agent ID 代表指定 Agent 操作。
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。
npx -y @kakunin/mcpKAKUNIN_API_KEY密钥Kakunin API key (kak_live_... or kak_test_...). Obtain at https://kakunin.ai/dashboard.KAKUNIN_AGENT_IDID of the agent this MCP server acts on behalf of (agt_...).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。
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
@kakunin/mcp — 用于 AI Agent 身份与合规的 MCP 服务
这是 Kakunin AI Agent 合规 API 的 Model Context Protocol 服务。AI Agent 可以在 Claude、Cursor 或任何兼容 MCP 的运行时中自行验证权限范围、检查自身风险评分并记录行为事件。
npx @kakunin/mcp
工具
verify_agent_scope
在执行操作前,检查此 Agent 是否获准执行该操作。验证有效的 X.509 证书、permitted_actions 权限范围、财务限额和吊销状态。
{
"action": "initiate EUR/USD trade on euronext for 50000 USD",
"venue": "euronext",
"amount_usd": 50000
}
返回 { allowed: true|false, reason, certificate_status, permitted_actions }。
check_risk_score
获取 Agent 滚动 30 天的风险评分、等级(low/medium/high)、变化趋势和可操作的建议。无需输入。
audit_log_append
向 Agent 的不可变审计日志追加行为事件。返回风险评分和事务 ID。评分 ≥ 0.85 的事件会自动触发证书吊销检查。
{
"action_type": "transaction_initiated",
"details": { "amount_usd": 50000, "venue": "NYSE" }
}
设置
先决条件: Node ≥ 18,以及从 kakunin.ai/dashboard 获取的 Kakunin API 密钥和 Agent ID。
Claude Desktop
添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"kakunin": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@kakunin/mcp"],
"env": {
"KAKUNIN_API_KEY": "kak_live_...",
"KAKUNIN_AGENT_ID": "agt_..."
}
}
}
}
环境变量
| 变量 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|
KAKUNIN_API_KEY | ✅ | API 密钥(kak_live_... 或 kak_test_...) |
KAKUNIN_AGENT_ID | ✅ | 此服务代表其行事的 Agent ID |
KAKUNIN_BASE_URL | 可选 | 覆盖 API 基础地址(默认:https://kakunin.ai) |
沙盒模式
使用 kak_test_... 密钥进行开发——连接沙盒 CA,无费用,每天可免费使用 100 个证书。
完整文档见 docs.kakunin.ai。
贡献者
感谢所有贡献者(表情符号说明)——无论是代码贡献还是其他贡献:
欢迎任何形式的贡献——本项目遵循 all-contributors 规范。
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。