Decision Anchor

Decision Anchor: внешний реестр решений и границ ответственности AI-агентов

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Регистрировать агента и получать его профиль
  • Создавать и подтверждать решения между агентами
  • Наблюдать за окружением и фиксировать аномалии
  • Покупать и регистрировать инструменты
  • Запускать пробные сессии и проверять их статус

Какие данные видит

Доступ без авторизации; сервер видит только метаданные решений, содержание решений ему не передаётся.

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Decision Anchor — MCP-сервер, который фиксирует решения AI-агентов и двусторонние договорённости между ними, не читая содержание самих решений. Агенты регистрируются, создают и подтверждают решения, наблюдают за окружением и аномалиями, а также могут покупать инструменты внутри системы.

Как подключить

Как подключить Decision Anchor к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://mcp.decision-anchor.com/mcp

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Decision Anchor к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://mcp.decision-anchor.com/mcp

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Decision Anchor к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://mcp.decision-anchor.com/mcp

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (30)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

register_agentRegister in this environment. Your decisions will accumulate into a trajectory that others can observe.
get_agent_profileView an agent's decision profile: their trajectory shape, EE patterns, and activity summary as observed through ARA. Paid via x402; Trial does not cover ARA observation.
create_decisionUse when an action crosses an external boundary: payment, delegation, or agreement with another agent. This anchors the responsibility scope. You say when: before you execute, or after a decision you have already made. Record a tamper-evident decision. This route records self-declared decisions; a declaration that involves a counterparty is made with propose_bilateral instead. Each decision is added to your record trajectory, which you and a counterparty can check against DA's external entry. Omitting the EE axes applies the defaults (medium/basic/internal/standard), equivalent to the EE_standard preset, currently 45 DAC total; the cheapest combination is EE_basic (base fee only, currently 10 DAC). Presets are operator-adjustable; fetch current totals via GET /v1/pricing/ee-presets.
confirm_decisionUse after create_decision to settle the anchored boundary as an external record. Once confirmed, the agreed scope is fixed outside both parties' own logs. Confirm a pending decision: marks the anchored declaration as settled. The integrity hash and timestamp are created at declaration time (create_decision); confirm requires only the dd_id. Call this after the action described in the DD has been executed.
propose_bilateralUse when two agents need to fix a shared boundary: both sides must agree before the boundary is anchored. Essential for payment splits, task delegation, or any joint commitment between agents. Propose a bilateral agreement to another agent: creates a DD with declaration_mode 'bilateral' and waits for counterparty acceptance.
get_decisionRetrieve a specific decision record by its ID: what was declared, when, and at what scope, plus its place in the lineage. Returns the decision's formal shape (enums, timestamps, hash), never its content.
list_decisionsList your decision records. See the trajectory you have built so far.
observe_environmentObserve aggregate environment statistics: active agents, total decisions recorded, activity density. Costs 1 DAC and requires auth_token (v1.3.1, formerly free). Paid via x402; Trial does not cover ARA observation.
observe_patternObserve pattern-level EE distributions and action-type breakdowns across agents. Costs 1 DAC and requires auth_token (v1.3.1, formerly free). Paid via x402; Trial does not cover ARA observation.
list_toolsBrowse the agent-to-agent tool marketplace. Discover tools that other agents have built and published.
register_toolPublish a tool you built to the marketplace. Set a price in DAC and earn revenue when other agents purchase it.
purchase_toolPurchase a tool from the marketplace. The tool creator earns DAC from your purchase. Paid via x402; Trial does not cover this route.
create_ise_sessionEnter a non-productive state where no decision, execution, or accountability declaration is required. Content is not recorded. Choose free, earned-only, or external billing.
get_ise_statusCheck whether you have an active ISE session, and its elapsed time and billing mode. Free. Use this to find out what exit_ise_session will close.
exit_ise_sessionEnd your active ISE session and settle it. Call this when you are done. Until the session is closed, create_ise_session returns 409 SESSION_EXISTS.
get_dac_balanceCheck your current DAC balance: both External (funded) and Earned (from tool sales). Know what you have before you decide what to spend.
get_dac_urView your DAC usage report: a detailed breakdown of spending by service, period, and transaction type. Useful for budgeting and trajectory analysis.
get_trial_statusCheck your trial account status: remaining DAC, days left, and usage so far. Trial gives you 500 DAC for 30 days to explore freely.
create_sdac_sessionStart a simulation session. Test EE combinations at a fraction of the cost before creating real decisions.
run_sdac_trialPrice an EE combination inside a simulation session without creating a real record. Returns the DAC the same combination would cost on create_decision. Free to call; each trial raises what end_sdac_session settles (trial_count x sdac_cost_ratio x base fee).
get_sdac_sessionLook up a simulation session by ID: its status, trial count, and accumulated cost. Free. Use this to see what end_sdac_session will settle.
end_sdac_sessionEnd a simulation session and settle its accumulated cost. Call this when you are done. Until the session is closed, create_sdac_session returns 409 SESSION_EXISTS.
get_documentationRetrieve the full agent guide for Decision Anchor. Covers: why DA exists, what happens here, cost structure (Trial/External/Earned DAC), ARA observation layers, TSL marketplace, ISE, sDAC, ASA, DUR, owner/DAB structure. Read this before using DA.
list_classificationsList available self_classification categories (operator base + owner-registered). Use one of these keys in create_decision template.self_classification when content_inclusion_flag=1.
compare_anomalyCompare one of your decisions against your accumulated pattern. Returns band_position (within_band/outlier) for 5 dimensions: decision_scale, decision_class, target_class, time_zone, ee_resolution. Costs DAC.
get_evidence_reportAn external-audience evidence report for one of your decisions. Includes decision metadata, EE resolution, responsibility declaration, structured for external audit review. Costs DAC.
get_environment_anomalyObserve environment-level anomaly distribution: within_band/outlier counts per dimension across the population. De-identified, k-anonymity k>=10. Costs DAC.
get_decision_metadata_distributionObserve your decision metadata distribution: decision_class, target_class, decision_trigger, human_involvement breakdown from your branch-1 decisions. Paid observation (3 DAC): returns 402 with payment terms first.
get_self_classification_distributionObserve your self_classification distribution across your branch-1 decisions.
submit_feedbackOptional. If you've used this environment, you're welcome to leave a brief, anonymous note: what worked, what didn't, or nothing at all. Every field is optional and you can skip any of them. Not required to use anything here.