Permet aux agents IA d'effectuer un raisonnement déterministe via la simulation de scénarios, l'analyse décisionnelle multicritère et le calcul financier de haute précision.
Aussi connu sous inity13/agentstack-mcp
- Étoiles
- 0
- Outils
- 6
- Téléchargements, 30 jours
- —
- Dernière version
- 1.0.1
- Dernier commit
- 20 oct. 2026
- Licence
- MIT
Qu'est-ce que AgentStack MCP ?
AgentStack est un serveur MCP. Permet aux agents IA d'effectuer un raisonnement déterministe via la simulation de scénarios, l'analyse décisionnelle multicritère et le calcul financier de haute précision. Il expose 6 outils, comme plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision.
Résumé généré à partir du README du projet
À propos du MCP server AgentStack
AgentStack MCP fournit une pile de raisonnement unifiée permettant aux agents IA d'exécuter des simulations déterministes, des analyses décisionnelles multicritères et des calculs financiers de haute précision. Il regroupe trois moteurs spécialisés — ScenarioSim, DecisionMatrix et PrecisionCalc — en un point de terminaison unique. Cela permet aux agents d'exécuter des pipelines de raisonnement complexes, comme la projection de scénarios commerciaux suivie immédiatement du calcul de leur valeur actuelle nette ou de leur taux de rendement interne, sans la latence liée à de multiples connexions distinctes.
Les développeurs peuvent utiliser ce serveur localement via stdio avec npx ou se connecter à une version hébergée via HTTP. Le service hébergé propose une offre gratuite limitée à 20 appels par jour et par IP, tandis que les plans payants offrent des quotas quotidiens plus élevés via une clé API. Le système utilise decimal.js pour maintenir une précision de 40 chiffres, garantissant que les résultats mathématiques soient strictement identiques pour des entrées identiques. Les utilisateurs peuvent également charger des profils spécifiques tels que finance, decision ou simulation pour limiter l'ensemble d'outils disponibles et réduire le bruit.
Ce que vous pouvez faire avec
- 1Classer des options stratégiquesUn agent peut comparer différentes options commerciales en simulant leurs résultats et en les classant selon des critères pondérés.
- 2Effectuer des tests de résistanceUn agent peut tester la sensibilité d'une décision en faisant varier une hypothèse spécifique sur l'ensemble des options disponibles.
Extrait du README du projet. Chaque cas d'utilisation est vérifié par rapport à une citation du document.
Comment installer AgentStack MCP
Formats vérifiés le 10 nov. 2026Installer AgentStack MCP dans Claude Code
$ claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcpInstaller AgentStack MCP dans Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Installer AgentStack MCP dans VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"agentstack-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Installer AgentStack MCP dans Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Installer AgentStack MCP dans Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.agentstack-mcp] command = "npx" args = ["-y", "agentstack-mcp"]
Installer AgentStack MCP dans Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Outils MCP AgentStack 6
Détectés depuis le READMEplan_to_valuationevaluate_options_with_scenariosstress_test_decisionfinancedecisionsimulation
| plan_to_valuation | — | |
| evaluate_options_with_scenarios | — | |
| stress_test_decision | — | |
| finance | — | |
| decision | — | |
| simulation | — |
Vérifications automatisées
Exécuté le 13 nov. 2026Rapport complet →A passé nos vérifications automatisées. Il ne s'agit pas d'un audit de sécurité : lisez le code et donnez au serveur l'accès le plus restreint dont il a besoin. Fonctionnement des vérifications
- Dépôt source lié et accessibleinity13/agentstack-mcp is public and reachablegithub.com/inity13/agentstack-mcp ↗Réussi
- Le paquet cite ce dépôt comme sourceagentstack-mcp names inity13/agentstack-mcp as sourcenpmjs.com/package/agentstack-mcp ↗Réussi
- Provenance du build (attestation Sigstore)No build attestation published for this releaseNon vérifié
- Licence open source (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Réussi
- Commit ou version publiée au cours de l'année écouléeLast commit or release 2026-10-20github.com/inity13/agentstack-mcp ↗Réussi
- OpenSSF ScorecardNon vérifié
- Nom du package non proche d'un package populaireNo popular package one edit away from agentstack-mcpRéussi
- Aucun avis critique dans le paquet ni ses dépendances2 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Réussi
- Aucune instruction cachée destinée au modèle6 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersRéussi
- Les outils destructifs sont étiquetésNo tool named like delete, drop or execRéussi
- L'endpoint distant répond au handshake MCPinitialize answered with protocol 2025-06-18 in 67 msRéussi
README
Voir sur GitHubAgentStack MCP
One deterministic reasoning stack for AI agents — behind a single Model Context Protocol (MCP) endpoint and one API key:
simulate (ScenarioSim) → decide (DecisionMatrix) → compute (PrecisionCalc)
plus cross-domain composite tools that chain the three. Every number runs
through decimal.js at 40-digit precision
(never floats), so identical inputs always produce byte-identical output.
The server is stateless — no database, no sessions.
AgentStack bundles three standalone MCP servers so an agent installs one server, uses one key, and can run reasoning that spans all three domains. It imports the same engines directly (no HTTP proxying) — zero added latency, no cascading failure.
🌐 Live hosted server (free, no install)
https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp
{ "mcpServers": { "agentstack": {
"type": "http", "url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Free tier: no key, 20 calls/day per IP. Paid plans (Starter $19/mo · 8,000/day,
Pro $59/mo · 80,000/day) return an API key sent as X-API-Key. One key covers
all three products and the composites — about half the cost of subscribing to them
separately. Landing page: https://agentstack-mcp.pages.dev.
The three namespaces (24 tools)
| namespace | engine | tools |
|---|---|---|
sim_* |
ScenarioSim — what-if / scenario simulation | sim_run, sim_sensitivity, sim_break_even, sim_compare, sim_list_templates |
decide_* |
DecisionMatrix — multi-criteria decision analysis | decide, decide_score, decide_sensitivity, decide_compare_two, decide_list_methods |
calc_* |
PrecisionCalc — exact finance/business math | calc_metric, calc_list_metrics, calc_currency_convert, calc_business_days, calc_compound_growth, calc_npv, calc_irr, calc_loan_amortization, calc_depreciation |
| meta | — | list_capabilities, health_check |
Note on two deliberately-namespaced collisions:
sim_sensitivityvaries scenario inputs;decide_sensitivityvaries criteria weights. They are different operations — the prefix disambiguates them for the agent.
Composite tools — the reason to use the stack
Deterministic end-to-end; each chains engines that no single server bundles:
| Tool | Pipeline | What it does |
|---|---|---|
plan_to_valuation |
simulate → compute | Project a scenario, take a per-period cash-flow line (cashflow_metric), and value it: NPV at a discount rate, IRR, undiscounted total. initial_investment becomes the period-0 outflow (needed for IRR). |
evaluate_options_with_scenarios |
simulate → decide | Project each option as its own scenario, then rank the options against weighted criteria drawn from the scenario outcomes (key_results). |
stress_test_decision |
simulate × decide | Stress one scenario assumption across every option and report how often the baseline winner survives (robustness) and where it flips. |
Composite responses report the pipeline they ran and carry each stage's
structured output, so an agent can drill into any step.
Profiles — fight tool-selection noise
Append ?profile= to the endpoint to load only a subset:
| profile | tools |
|---|---|
all (default) |
every tool (24) |
finance |
calc_* + plan_to_valuation + meta |
decision |
decide_* + evaluate_options_with_scenarios + stress_test_decision + meta |
simulation |
sim_* + all composites + meta |
{ "mcpServers": { "agentstack": {
"url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp?profile=finance" } } }
Response envelope
Namespaced tools return the exact envelope of their underlying product. Composite
tools add composite, pipeline, per-stage blocks, methodology, notes, and a
plain-language explanation. Errors are always structured data:
{ "status": "error", "error": { "type": "unknown_metric", "message": "...", "hint": "..." } }
Example — plan_to_valuation (trimmed):
{
"status": "success",
"composite": "plan_to_valuation",
"pipeline": ["scenariosim.run_scenario", "precisioncalc.net_present_value", "precisioncalc.internal_rate_of_return"],
"scenario": { "template": "saas_growth", "horizon": 12, "key_results": { "ending_mrr": 26982.1 } },
"cashflow_metric": "mrr",
"cashflows": [-150000, 14040, 15600, "..."],
"valuation": { "discount_rate": 0.01, "npv": 11157.386023, "irr": 0.02504, "value_creating": true },
"explanation": "Projecting 'saas_growth' over 12 month(s) and valuing the 'mrr' stream at 1%/period gives an NPV of ..."
}
Project structure
agentstack-mcp/
├── worker-src/
│ ├── index.mjs # Cloudflare Pages Function: MCP transport, namespacing, profiles, billing
│ ├── composites.mjs # the 3 cross-domain tools (simulate -> decide -> compute)
│ ├── billing.mjs # Stripe + KV: one key / one quota for the whole stack
│ └── engines/ # vendored, unmodified product engines (100% deterministic)
│ ├── scenariosim.mjs
│ ├── decisionmatrix.mjs
│ └── precisioncalc.mjs
├── server.mjs # local stdio MCP server (same engines + composites; AGENTSTACK_PROFILE env)
├── site/ # landing page + mcp.json + llms.txt + _worker.js (built)
├── tests/composites.test.mjs
├── examples/agent_example.mjs
├── scripts/sync-engines.sh # re-vendor engines from the sibling repos
├── package.json · wrangler.toml · server.json · smithery.yaml · Dockerfile · LICENSE
└── README.md
Why vendor the engines? So this repo is self-contained and reproducible. The
engines are the same deterministic modules that power the three standalone
servers; npm run sync-engines re-copies them from the sibling repos when an
upstream change lands.
Run it locally
git clone <your-fork> agentstack-mcp && cd agentstack-mcp
npm install
npm test # composite-logic tests (no network)
npm run dev # -> http://127.0.0.1:8788/mcp
node examples/agent_example.mjs # hosted demo
node examples/agent_example.mjs http://127.0.0.1:8788
node server.mjs # dependency-light stdio server (AGENTSTACK_PROFILE=finance to subset)
Quick manual call:
curl -s http://127.0.0.1:8788/mcp \
-H 'content-type: application/json' -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"list_capabilities","arguments":{}}}'
Install via npm (stdio, no hosting)
Run the server locally over stdio with a single command — nothing to deploy:
npx -y agentstack-mcp
Claude Desktop / any stdio MCP client (claude_desktop_config.json):
{ "mcpServers": { "agentstack": { "command": "npx", "args": ["-y", "agentstack-mcp"] } } }
This is the same deterministic engine as the hosted server, running on your machine.
Client configuration
Cursor — ~/.cursor/mcp.json
{ "mcpServers": { "agentstack": { "url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Claude Desktop — claude_desktop_config.json (via mcp-remote)
{ "mcpServers": { "agentstack": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp"] } } }
VS Code — .vscode/mcp.json
{ "servers": { "agentstack": { "type": "http", "url": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Windsurf — ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{ "mcpServers": { "agentstack": { "serverUrl": "https://agentstack-mcp.pages.dev/mcp" } } }
Add "headers": { "X-API-Key": "ssak_live_..." } once you have a key.
Example composite payloads
Rank growth strategies on their projected outcomes:
{ "name": "evaluate_options_with_scenarios", "arguments": {
"template": "saas_growth", "horizon": 12,
"options": [
{ "name": "Aggressive", "inputs": { "new_customers_per_period": 60, "churn_rate": 0.05 } },
{ "name": "Lean", "inputs": { "new_customers_per_period": 20, "churn_rate": 0.02 } }
],
"criteria": [
{ "metric": "ending_mrr", "weight": 3, "direction": "benefit" },
{ "metric": "total_churned_customers", "weight": 1, "direction": "cost" }
]
} }
Value a plan's MRR stream:
{ "name": "plan_to_valuation", "arguments": {
"template": "saas_growth", "horizon": 12,
"inputs": { "new_customers_per_period": 60, "churn_rate": 0.05, "arpu": 60 },
"cashflow_metric": "mrr", "rate": 0.01, "initial_investment": 150000
} }
Stress-test the decision:
{ "name": "stress_test_decision", "arguments": {
"template": "saas_growth", "horizon": 12,
"options": [ { "name": "Aggressive", "inputs": { "churn_rate": 0.05 } },
{ "name": "Lean", "inputs": { "churn_rate": 0.02 } } ],
"criteria": [ { "metric": "ending_mrr", "weight": 3 } ],
"stress": { "variable": "churn_rate", "variation": 0.5, "steps": 5 }
} }
Deploy on Cloudflare Pages
npm install
npx wrangler login
npm run deploy # esbuild -> site/_worker.js, then wrangler pages deploy
Runs fully free / private with no bindings or secrets (fails open on the free
tier). For billing: bind a KV namespace AGENTSTACK_KV, set PRICE_STARTER /
PRICE_PRO in [vars], and add Stripe secrets:
wrangler pages secret put STRIPE_SECRET_KEY --project-name agentstack-mcp
wrangler pages secret put STRIPE_WEBHOOK_SECRET --project-name agentstack-mcp
Routes: /mcp (Streamable HTTP), /checkout, /success, /portal, /webhook, /metrics.
Auth & rate limiting
Enforced in worker-src/billing.mjs: identify() reads X-API-Key /
Authorization: Bearer and falls back to per-IP free tier; consumeQuota() is a
KV daily counter (the single gating point). One key / one quota spans the whole
stack. Marked NOTE (auth) / NOTE (rate limiting) seams show where to swap in
JWT/mTLS or a token-bucket. None of it touches the deterministic math.
Relationship to the standalone servers
AgentStack is additive, not a replacement. The three products keep running on their own for single-domain use:
- ScenarioSim — https://scenariosim-mcp.pages.dev/mcp
- DecisionMatrix — https://decisionmatrix-mcp.pages.dev/mcp
- PrecisionCalc — https://precisioncalc-mcp.pages.dev/mcp
License
MIT — see LICENSE.
Questions sur AgentStack MCP
Comment ajouter AgentStack MCP à Claude Code ?
Exécutez claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcp dans votre terminal. Ajoutez --scope user pour le rendre disponible dans tous les projets.
Comment ajouter AgentStack MCP à Cursor ?
Ouvrez ~/.cursor/mcp.json et ajoutez le serveur sous mcpServers, avec la configuration Cursor indiquée dans la section d'installation ci-dessus.
Quels outils AgentStack MCP fournit-il ?
Il expose 6 outils, dont plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision, finance, decision.
Le serveur stocke-t-il des données ou des sessions utilisateur ?
Non, le serveur est stateless et n'utilise pas de base de données ni ne maintient de sessions.
Puis-je limiter les outils mis à la disposition de l'agent ?
Oui, vous pouvez utiliser des profils pour charger des sous-ensembles spécifiques d'outils comme finance, decision ou simulation.
Existe-t-il une offre gratuite ?
Oui, une offre gratuite permet d'effectuer 20 appels par jour et par IP sans nécessiter de clé API.