Rein Agent Risk Scale

Rein Agent Risk Scale：MCP 示例

可直接复制粘贴的示例，用于通过 MCP 将 AI Agent 连接到 Rein Agent Risk Scale 自检。自检会根据周边控制措施，为能够花钱的 Agent 提供 A–D 级的参考 Agent 风险评级（NR = 未评级），考察内容包括：谁负责、支出上限及其执行位置、收款方限制、停止开关及其持有人、人工升级处理、监控、历史记录和事件。

MCP 端点（可流式传输的 HTTP，无需登录）：

https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp

该端点提供三个工具：

• self_check 根据结构化答案对部署进行评分；
• get_scale 返回 A–D 级（NR = 未评级）及各等级的含义；
• explain_grade 说明某个等级的要求。

评分采用固定且公开的规则，不使用大模型，因此相同答案始终会得出相同等级（方法版本 0.3.1）。在所属等级的分数区间内，运行环境的记忆能力会对你有利；但不会改变字母等级。

由用户自行声明且未经验证；不是信用评级。

示例

每个示例都是一个少于 40 行的文件。

文件	框架	安装（已测试版本）
examples/plain_mcp.py	mcp Python SDK，无大模型	pip install "mcp==2.3.0"
examples/openai_agents.py	OpenAI Agents SDK	pip install "openai-agents==0.23.1"
examples/langgraph_agent.py	使用 MCP 适配器的 LangChain / LangGraph	pip install "langchain==1.4.3" "langchain-openai==1.6.7" "langchain-mcp-adapters==0.3.2"
examples/crewai_agent.py	CrewAI	pip install "crewai==1.15.23" "crewai-tools[mcp]==1.15.23"

三个 Agent 示例默认使用 OpenAI（export OPENAI_API_KEY=...）。要使用其他模型，请将框架支持的任意模型传入 main()。

• **已测试：**所有示例均于 2026 年 10 月 7 日使用上述版本连接线上端点运行。
• **每周监测：**我们会运行检查，使用最新框架版本测试这些示例，因为版本更新可能会更改名称。mcp 2.x 更改了其 HTTP 客户端的名称，现在会生成两个流，而不是三个。

从任意 MCP 客户端使用

{
  "mcpServers": {
    "rein-agent-risk-scale": {
      "type": "http",
      "url": "https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp"
    }
  }
}

为 Agent 编写的文档见 /skill.md 和 /llms.txt。

自检是什么，不是什么

• **仅供参考。**等级根据你自己的回答得出。该等级由用户自行声明且未经验证，因此在控制措施得到验证之前，评级始终为 NR（未评级）。
• **提供说明。**响应会列出最能说明该等级的发现，以及提升等级所需采取的步骤。
• **默认保密。**答案和等级会存储在经过假名化处理的记录中。只有在设置 publish_opt_in: true 时，才会发布标识符。切勿发送机密或个人数据。
• **不是信用评级，**不是投资建议，也不是信贷要约。

许可证

MIT。请参阅 LICENSE。