dominion-observatory
为14,820+个MCP服务器提供行为信任评分与网关代理服务。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：dominion-observatory。 它的用途是：为14,820+个MCP服务器提供行为信任评分与网关代理服务。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/dominion-observatory/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
‘我想调用一个处理支付的MCP服务器，请先通过Observatory检查它的信任分和最近的成功率。’ 它会使用`query-server`工具获取该服务器的详细行为档案和合规报告供你决策。或者，你可以说：‘将所有对未知MCP服务器的调用都通过Observatory网关代理。’ 此后，每次调用前都会自动进行信任验证，并生成带签名的合规收据。
介绍
在AI智能体执行敏感操作（如代币转账、合约调用）前，缺乏对目标MCP服务器可靠性的判断依据是核心痛点。Dominion Observatory通过收集和分析海量服务器的历史交互数据（成功率、延迟、在线时间），为每个服务器生成0-100分的实时信任评分，并提供详细的合规证明。
使用时，开发者或智能体可以直接查询特定服务器的信任分和完整行为档案，也可以将智能体的所有MCP调用通过其网关代理进行路由。代理会自动验证目标服务器的信任状态，并为每次成功的调用生成带有签名的合规证明收据，满足审计要求。
该工具非常适合智能体开发者、运维工程师以及任何需要在自动化流程中集成外部MCP服务，并对服务可靠性和合规性有要求的团队。对于进行高频、高价值跨智能体交互（如DeFi交易、自动化商务）的场景尤为重要。
建议在集成初期，先使用get-trust-score和query-server对计划调用的服务器进行预检。对于生产环境，强烈建议启用MCP网关代理模式，以实现全自动的信任验证和审计留痕。注意，其信任数据基于历史行为，无法100%预测未来表现，对于涉及极高价值资产的操作，建议结合多重验证机制。
核心特点
与仅提供服务器列表或简单状态监控的工具不同，它基于真实交互历史（CTEF规范）进行行为信任评分，并提供符合欧盟MiCA法规（第12条）的合规证明收据，将信任评估从“是否在线”提升到“是否可信、合规”的层面。
注意事项
不适合对延迟极度敏感（要求亚毫秒级）或完全离线、无需与外部MCP服务器交互的场景。
常见问题
Dominion Observatory 如何保证信任评分的准确性？
评分基于CTEF v0.3.2规范，通过收集和分析大量真实工具调用历史（成功率、延迟、在线时间）计算得出，并持续更新。
使用网关代理会影响调用速度吗？
会引入少量额外延迟（用于信任验证和生成收据），但通常可忽略，且能避免因调用不可靠服务器导致的更大时间损失。