Quality verification for AI agents and MCP servers. 6-axis scoring, adversarial probes.
Challenge-response quality verification for AI agents and MCP servers. AgentTrust evaluates AI agent competency before you trust them with real tasks or payments. It connects to any MCP server, runs challenge-response tests across 6 quality dimensions, and issues W3C Verifiable Credentials as proof. The AI agent ecosystem has identity (ERC-8004, SATI), post-hoc reputation (TARS, Amiko), and…
Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (stdio). Un client che non compare qui non è escluso — semplicemente Forge non è in grado di confermarlo.
La verifica conferma l’identità del publisher (la proprietà del repo), non la sicurezza del codice. L’analisi di sicurezza copre i CVE noti e gli script di installazione sospetti.
Forge ha letto 0 file sorgente da il tarball del pacchetto pubblicato e non ha trovato alcuna registrazione di strumenti MCP. L’estrazione si basa su schemi applicati al codice distribuito: un server che costruisce l’elenco degli strumenti a runtime, o che distribuisce solo codice impacchettato o minificato, non registra nulla di visibile qui. Va letto come «non rilevato», non come «non ne espone nessuno».
Challenge-response quality verification for AI agents and MCP servers. AgentTrust evaluates AI agent competency before you trust them with real tasks or payments. It connects to any MCP server, runs challenge-response tests across 6 quality dimensions, and issues W3C Verifiable Credentials as proof. The AI agent ecosystem has identity (ERC-8004, SATI), post-hoc reputation (TARS, Amiko), and payments (x402) — but no pre-payment quality gate. AgentTrust fills this gap: verify competency first,…
Il resolver di Forge legge solo metadati npm, quindi questo pacchetto PyPI non ha un albero risolto. È una lacuna di copertura, non un certificato di buona salute.