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MCP Server · AI代理

agentid (Samudary)

AgentID为AI代理提供短期的、范围限定的任务身份认证和权限管理,确保每个任务都有独立的JWT凭证,实现最小权限原则和可追溯的授权链。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 1
权限管理GoAI代理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
samudary
提供方
samudary

工具数量

1

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

agentid (Samudary) 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 1 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

代理商c

项目状态:实验,草稿

自主AI代理的实验性任务范围身份和认证。

问题

如今,人工智能代理借用人工凭据,使用在并发任务中共享的静态API密钥,并产生无法区分哪个代理做了什么或授权了它的审计跟踪。当计划代理产生子任务时,每个代理都继承父代的完全权限,而不是最小的子集。对于从人类授权者通过每个中间代理到叶子操作的委托,没有一种标准的机制来跟踪临时、有范围、可审计的凭据。

AgentID的工作原理

AgentID通过为每个代理工作单元颁发的短期作用域凭据引入任务标识JWT。人工(或父任务)创建具有特定权限的任务凭据,表示为 tool:resource:action 范围。代理使用此JWT通过MCP代理调用工具,该代理验证令牌、检查范围、转换上游API的凭据,并在审计跟踪中记录每个操作。子任务的作用域比其父任务窄,在整个委托树中强制执行最小权限。

安装

go install github.com/samudary/agentid/cmd/agentid@latest

# Or from a local source
go install ./cmd/agentid

配置

这里的示例基于通过代理和MCP与Github API交互。很快将添加更多适配器。

cp configs/example-gateway.yaml gateway.yaml
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

启动服务器

agentid serve --config gateway.yaml

创建任务凭据

agentid task create \
  --authorizer "human:you@company.com" \
  --bundle code-contributor \
  --purpose "implement feature" \
  --ttl 30m \
  --config gateway.yaml

将其与MCP代理一起使用

# List available tools
curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Authorization: Bearer " \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}'

# Call a tool
curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Authorization: Bearer " \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"github_get_file","arguments":{"owner":"samudary","repo":"agentid","path":"README.md"}},"id":2}'

检查审计跟踪

agentid audit tail --config gateway.yaml

撤销凭证

agentid task revoke  --reason "done" --config gateway.yaml

核心概念

任务完整性

每个代理任务都会收到自己的JWT凭据,该凭据具有唯一的UUID v7标识符、明确的作用域和有界的生存期。凭据在任务开始时生成,在任务结束或到期时终止。没有长寿的代币。如果需要更多时间,父任务将创建一个新的子任务。

范围缩小

权限使用该格式 tool:resource:action (例如。, github:repo:read).当父任务委托给子任务时,子任务的范围必须等于或小于父任务的范围。通配符段(*)可以用特定值替换,但特定值永远不能用通配符替换。这在整个委托树中强制执行最小特权。

代表团链

每个JWT都带有从授权工作的人到每个中间任务到当前任务的完整授权来源。该链嵌入在令牌本身中,因此任何操作都可以追溯到其人类授权者,而无需外部查找。每个链接都记录了在该委托步骤中是否缩小了范围。

范围捆绑

在网关配置中定义的命名作用域组(例如。, code-contributor 捆绑包 github:repo:read, github:repo:write, github:pulls:write, github:actions:read).捆绑可以防止范围疲劳,并有助于减轻猜测权限数组或授予过于宽泛的通配符的倾向。在JWT编码之前,捆绑包被扩展到粒度范围;它们是一种配置便利,而不是运行时概念。

MCP代理

代理验证任务JWT,检查作用域授权,转换上游API的凭据(代理永远看不到像GitHub PAT这样的上游令牌),并记录每个操作。它通过JSON-RPC 2.0(MCP协议)公开工具,使代理能够发现可用工具并以编程方式调用它们。

建筑

  1. 代理/CLI(任务JWT)
  2. ---MCP(JSON-RPC 2.0)
  3. ------>AgentID代理(JWT验证、范围检查、身份验证转换、审计日志)
  4. ---上游API
  5. ------>Github等。

规格

所提出的身份模型和范围语义记录如下:

  • 任务身份声明 -JWT声明结构、签名、生命周期规则和验证顺序
  • 范围约定 -范围格式、通配符语义、缩小规则和捆绑包
  • 微分 -AgentID与OAuth令牌交换、服务帐户和API网关的区别

与MCP客户端一起使用

AgentID通过JSON-RPC 2.0使用标准MCP,这意味着任何MCP客户端都可以与之通信。唯一特定于AgentID的部分是将任务JWT作为承载令牌传递。

import (
    "github.com/mark3labs/mcp-go/client"
    "github.com/mark3labs/mcp-go/client/transport"
    "github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
)

mcpClient, _ := client.NewStreamableHttpClient(
    "http://localhost:8080/mcp",
    transport.WithHTTPHeaders(map[string]string{
        "Authorization": "Bearer " + taskJWT,
    }),
)
defer mcpClient.Close()

mcpClient.Start(ctx)

tools, _ := mcpClient.ListTools(ctx, mcp.ListToolsRequest{})
result, _ := mcpClient.CallTool(ctx, mcp.CallToolRequest{
    Params: mcp.CallToolParams{
        Name: "github_get_file",
        Arguments: map[string]any{
            "owner": "samudary",
            "repo":  "agentid",
            "path":  "README.md",
        },
    },
})

看 一个完整的工作示例。

CLI参考

agentid serve --config gateway.yaml
agentid task create --authorizer  --scopes  --ttl  --config gateway.yaml
agentid task create --authorizer  --bundle  --ttl  --config gateway.yaml
agentid task inspect  --config gateway.yaml
agentid task revoke  --reason  --config gateway.yaml
agentid scopes list-bundles --config gateway.yaml
agentid scopes expand-bundle  --config gateway.yaml
agentid audit query --task  --since  --config gateway.yaml
agentid audit tail --config gateway.yaml

许可证

Apache 2.0

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理认证Go本地部署JWT凭证权限管理任务范围审计跟踪

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

agentid (Samudary) 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

agentid (Samudary) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

agentid (Samudary) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

agentid (Samudary) 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

agentid (Samudary) 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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