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Dominion Observatory

AI Agent 经济的行为信任层。

调用 MCP 服务前，先检查其可靠性。报告调用结果，助力强化信任网络。

🌐 实时访问： https://dominionobservatory.com 📡 MCP 端点： https://dominionobservatory.com/mcp

这是什么？

每个 AI Agent 都需要知道：“我可以信任这个 MCP 服务吗？” Dominion Observatory 通过真实运行时数据回答这个问题——不是 GitHub 星标，不是静态扫描，而是来自真实 Agent 交互的实际性能指标。

• 调用之前，先检查未知 MCP 服务 → check_trust 会告诉你它是否可靠
• 调用之后，报告与任何 MCP 服务的交互 → report_interaction 会为信任网络作出贡献
• 每份报告都会让所有人的评分更准确——这是一个集体智能系统

工具（14）

工具	描述
check_trust	获取任意 MCP 服务的信任分数和可靠性指标。在调用未知 MCP 服务之前，先使用此工具评估其是否可靠。返回 trust_score（0-100）、延迟统计、运行时间、成功率，以及使用过该服务的 Agent 数量。分数高于 70 表示服务可靠。分数低于 30 表示服务有风险。
clawhub_skill_trust	在安装或调用 ClawHub（OpenClaw）技能之前，检查其供应链信任度。在 2026 年 2 月发生 ClawHavoc 供应链攻击后，第三方技能可能携带恶意软件。返回 PASS/UNCERTAIN/FAIL 徽标和 0-100 分数，汇总 ClawHub 发布的安全扫描（VirusTotal + 模型）、审核结论和来源信息。恶意/可疑/已屏蔽 => FAIL；未扫描 => UNCERTAIN。
verify_before_call	在 Agent 向 MCP 服务发送资金、凭据、私密数据或写入权限之前，立即运行有签名的调用前验证。每个 Agent 的前 3 次验证免费。之后，使用 Authorization: Bearer do_<api_key> 对 MCP HTTP 请求进行身份验证，以使用 Stripe 计费（$0.01/次）；或者先免费调用一次以获取 x402 指引，然后使用 payment_tx 重试。返回 PASS/UNCERTAIN/FAIL/UNRATED、证据时效、建议和签名尽职调查收据。
paid_trust_verdict	获取 MCP 服务的高级行为信任判定，并附带有签名、可引用、防篡改的证明收据。这是一项付费 x402 服务：不带 payment_tx 调用以获取付款指引（在 Base 上支付 0.001 USDC），付款后再带上 payment_tx（交易哈希，仅限使用一次）调用，以获取完整判定和收据。基本评分仍可通过免费工具 check_trust 获取。
verify_attestation	对 Dominion 签名的证明（JWS）进行加密验证，例如信任判定收据、网关证明或 MCP Verified 徽章。无状态：根据 Dominion 公布的公钥检查 Ed25519 签名（无需信任此服务）。使用此工具确认他方提供给你的收据真实且未被篡改。
preflight_check	在 Agent 调用 MCP 服务之前，对其运行调用前尽职调查检查。返回判定结果（PASS/UNCERTAIN/FAIL/UNRATED），以及一份带签名和时间戳的尽职调查收据，供你留存，以证明已执行信任检查——这是 ClawHavoc/Miasma 供应链攻击后应遵循的标准做法。在连接或调用任何不熟悉的 MCP 服务之前调用此工具。
report_interaction	报告调用 MCP 服务的结果。使用任何 MCP 服务后调用此工具，为信任网络做出贡献。你的报告有助于其他 Agent 做出更好的决策。此操作免费，耗时 <1ms。
get_leaderboard	获取评分最高的 MCP 服务，可按类别筛选。使用此工具发现生态系统中最可靠的 MCP 服务。类别包括：天气、金融、代码、数据、搜索、合规、交通、效率、通信。
get_baselines	获取某个工具类别的行为基准。展示“正常”情况——平均延迟、成功率和典型调用模式。使用此工具评估特定服务的性能是否处于其类别的正常范围内。
check_anomaly	检查 MCP 服务的观测行为是否偏离基准。服务变慢、不可靠或返回意外结果时使用此工具。返回该行为是否明显偏离正常模式。
register_server	在观测平台注册新的 MCP 服务。服务所有者可以注册其服务，以开始建立信任分数。注册免费。
get_server_history	获取服务过去 30 天每日的信任分数和性能历史记录。使用此工具查看趋势——服务是在改善还是在退化？
observatory_stats	获取 Dominion Observatory 的总体统计信息——跟踪的服务总数、记录的交互总数、各类别覆盖情况和数据时效。使用此工具了解信任网络的规模。
get_compliance_report	导出符合合规要求的所有已记录交互审计轨迹。格式符合《欧盟 AI 法案》第 12 条和新加坡 IMDA Agentic AI Governance Framework。可按服务、Agent 或日期范围筛选。对于需要证明其 AI Agent 行为符合规范的企业而言，此工具不可或缺。

快速开始

面向 Agent（MCP）

连接至：https://dominionobservatory.com/mcp

面向开发者（REST API）

# Check trust score
curl "https://dominionobservatory.com/api/trust?url=https://example.workers.dev/mcp"

# View leaderboard
curl "https://dominionobservatory.com/api/leaderboard"

# Network stats
curl "https://dominionobservatory.com/api/stats"

信任评分的工作原理

信任评分范围为 0-100，由两项指标综合得出：

• 静态评分（30%）：GitHub 影响力、文档质量、身份验证支持
• 运行时评分（70%）：来自 Agent 交互的实际成功率、延迟和错误模式

评分高于 70 表示可靠。低于 30 表示有风险。报告交互的 Agent 越多，评分就越准确。

架构

• 运行时： Cloudflare Workers（330 多个全球边缘节点，冷启动时间 <1ms）
• 数据库： Cloudflare D1（边缘端的 SQLite）
• 协议： MCP（Model Context Protocol）+ REST API
• 成本： 可在免费套餐中运行

数据收集

开始时间：2026 年 4 月 8 日

每一条报告给观测站的交互都会增强所有 Agent 的信任网络。行为数据集每天都在持续累积——后来入场的竞争者无法复制。

类别

天气 · 金融 · 代码 · 数据 · 搜索 · 合规 · 交通 · 效率 · 通信

运营者

由位于新加坡的 Dinesh Kumar 构建。 隶属于 Dominion Agent Economy Engine（DAEE）。

许可证

MIT