Attestable MCP Server

Cosa fa l’“Attestable” MCP Server?

L’Attestable MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per fornire un alto livello di sicurezza e affidabilità tramite attestazione remota. Permette ad assistenti AI e client MCP di verificare che il server con cui interagiscono stia eseguendo esattamente il codice integro e non manomesso come costruito e pubblicato, sfruttando il calcolo confidenziale e ambienti di esecuzione affidabili (TEE). Prima che venga stabilita qualsiasi connessione, il server genera un certificato supportato da hardware e fornisce una prova crittografica (tramite RA-TLS con SGX quote incorporata) dell’integrità del suo codice, permettendo una validazione indipendente. Questo garantisce workflow AI sicuri che possono interagire con fonti dati esterne, servizi o API sensibili mantenendo l’ambiente server non compromesso.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template di prompt è fornita nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna informazione sulle risorse MCP esposte dal server è disponibile nel repository.

Elenco degli Strumenti

Nessuna informazione su strumenti o funzioni eseguibili fornite dal server è disponibile nel repository (ad esempio, nessun server.py o definizione di tool).

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Secure API Gateway: consenti agli agenti AI di accedere a API sensibili solo se l’integrità del server è attestata e verificata, garantendo la protezione dei dati.
• Accesso ai dati affidabile: abilita query sicure a database o fonti dati, con la prova che il codice che gestisce i dati è non modificato.
• Conformità e Audit: fornisci log e prove verificabili per soddisfare i requisiti normativi sulla gestione e il trattamento dei dati dimostrando l’integrità del server.
• Verifica della supply chain: assicura agli utenti e partner a valle che il server con cui interagiscono stia eseguendo esattamente il codice pubblicato, riducendo i rischi di manomissione.
• Sviluppo di workflow AI confidenziali: facilita pipeline AI end-to-end confidenziali dove solo codice attestato può processare o trasformare dati sensibili.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurarsi dei prerequisiti: installare Node.js e Docker.
2. Individuare il file di configurazione di Windsurf (tipicamente windsurf.config.json).
3. Aggiungere l’Attestable MCP Server utilizzando il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Salvare la configurazione e riavviare Windsurf.
5. Verificare che il server sia attivo e accessibile sulla porta specificata.

Claude

1. Assicurarsi che Docker sia installato.
2. Trovare le impostazioni di integrazione MCP di Claude.
3. Registrare l’Attestable MCP Server con:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Salvare le modifiche e riavviare Claude.
5. Testare la connessione dell’agente AI per confermare la configurazione.

Cursor

1. Installare Node.js e Docker.
2. Aprire il file di configurazione dei server MCP di Cursor.
3. Aggiungere:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Riavviare Cursor.
5. Confermare che l’Attestable MCP Server sia rilevabile dai workflow AI.

Cline

1. Preparare l’ambiente con Docker e le dipendenze di sistema necessarie.
2. Modificare la configurazione MCP server di Cline.
3. Includere:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Salvare la configurazione e riavviare Cline.
5. Controllare i log di sistema o l’interfaccia utente per la registrazione del server MCP.

Proteggere le chiavi API

Per proteggere le chiavi API, utilizzare variabili d’ambiente nella configurazione. Esempio:

{
  "mcpServers": {
    "attestable-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${YOUR_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "attestable-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come tool con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “attestable-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e di inserire il tuo URL MCP.

Panoramica

Sulla base delle informazioni trovate, l’Attestable MCP Server è altamente specializzato in sicurezza e attestazione remota ma attualmente manca di template di prompt, risorse o strumenti tipici dei server MCP più ricchi di funzionalità. La sua configurazione e il focus sulla sicurezza sono solidi, ma le funzionalità per sviluppatori sono limitate.

MCP Score

La nostra opinione:
Questo MCP server ottiene un punteggio di 3/10. Offre robuste funzionalità di attestazione e sicurezza, preziose per la conformità e la fiducia, ma manca delle funzionalità standard MCP come prompt, risorse e strumenti che lo renderebbero ampiamente utilizzabile nei workflow di sviluppo AI. Il suo status open source non è chiaro per l’assenza di un file LICENSE, ma il focus sull’attestazione remota è unico e utile per scenari ad alta fiducia.