Attesterbar MCP-server

Vad gör en “Attesterbar” MCP-server?

Attesterbar MCP-server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att tillhandahålla hög säkerhet och förtroende genom fjärrattestering. Den gör det möjligt för AI-assistenter och MCP-klienter att verifiera att servern de interagerar med kör exakt den orörda kod som byggts och publicerats, med stöd av konfidentiell databehandling och Trusted Execution Environments (TEEs). Innan någon anslutning upprättas genererar servern ett hårdvarubaserat certifikat och tillhandahåller kryptografiskt bevis (via RA-TLS med inbäddad SGX-quote) på kodens integritet, vilket möjliggör oberoende validering. Detta säkerställer säkra AI-arbetsflöden som tryggt kan interagera med externa datakällor, tjänster eller känsliga API:er, samtidigt som servermiljön garanterat förblir okomprometterad.

Lista över prompts

Det finns ingen information om promptmallar i detta repo.

Lista över resurser

Det finns ingen information om MCP-resurser som exponeras av servern i detta repo.

Lista över verktyg

Det finns ingen information om verktyg eller exekverbara funktioner som tillhandahålls av servern i detta repo (t.ex. ingen server.py eller verktygsdefinitioner).

Användningsområden för denna MCP-server

• Säker API-gateway: Tillåt AI-agenter att få åtkomst till känsliga API:er endast om serverintegriteten är attesterad och verifierad, vilket säkerställer dataskydd.
• Pålitlig dataåtkomst: Möjliggör säker frågeställning till databaser eller datakällor, med bevis på att koden som hanterar datan är oförändrad.
• Efterlevnad och revision: Tillhandahåll verifierbara loggar och bevis för att uppfylla regulatoriska krav gällande datahantering genom att bevisa serverns integritet.
• Verifiering i leverantörskedjan: Försäkra användare och partners nedströms att servern de interagerar med kör exakt den publicerade koden, vilket minskar risken för manipulation.
• Utveckling av konfidentiella AI-arbetsflöden: Underlätta slut-till-slut konfidentiella AI-pipelines där endast attesterad kod kan bearbeta eller transformera känslig information.

Hur man konfigurerar

Windsurf

1. Säkerställ förutsättningar: Installera Node.js och Docker.
2. Leta reda på Windsurf-konfigurationsfilen (oftast windsurf.config.json).
3. Lägg till den attesterbara MCP-servern med följande JSON-snutt:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs och är tillgänglig på angiven port.

Claude

1. Säkerställ att Docker är installerat.
2. Hitta Claudes MCP-integrationsinställningar.
3. Registrera den attesterbara MCP-servern med:

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

4. Spara ändringar och starta om Claude.
5. Testa AI-agentens anslutningar för att bekräfta installationen.

Cursor

1. Installera Node.js och Docker.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil för MCP-servrar.
3. Lägg till:

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

4. Starta om Cursor.
5. Bekräfta att den attesterbara MCP-servern kan upptäckas av AI-arbetsflöden.

Cline

1. Förbered miljön med Docker och nödvändiga systemberoenden.
2. Redigera Clines MCP-serverkonfiguration.
3. Inkludera:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cline.
5. Kontrollera systemloggar eller gränssnitt för att bekräfta lyckad MCP-serverregistrering.

Säkra API-nycklar

För att säkra API-nycklar, använd miljövariabler i din konfiguration. Exempel:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hur man använder denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-server-information med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “attestable-mcp” till ditt faktiska MCP-servernamn och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på den information som hittats är den attesterbara MCP-servern mycket specialiserad på säkerhet och fjärrattestering men saknar för närvarande exponerade promptmallar, resurser eller verktyg som är vanliga i mer funktionsrika MCP-servrar. Dess konfigurations- och säkerhetsfokus är starkt, men utvecklarvänliga funktioner är begränsade.

MCP-poäng

Vår bedömning:
Denna MCP-server får 3/10. Den erbjuder robusta attestering- och säkerhetsfunktioner, vilket är värdefullt för efterlevnad och förtroende, men saknar standardfunktionalitet för MCP såsom prompts, resurser och verktyg som skulle göra den allmänt användbar för vanliga AI-utvecklingsarbetsflöden. Dess open source-status är oklar på grund av avsaknaden av LICENSE-fil, men dess fokus på fjärrattestering är unikt och användbart i högt förtroendesammanhang.