fde-mastery MCPサーバー
コミット 2026年11月8日耐久性のあるワークフロー、ポリシー適用、およびオブザーバビリティを備えた、エンタープライズAIエージェント向けのガバナンス管理実行プラットフォームを提供します。
別名 LloydCoder/fde-mastery
- スター
- 1
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- —
- 最終コミット
- 2026年11月8日
- ライセンス
- Apache-2.0
fde-mastery MCPとは
fde-masteryはMCPサーバーです。 耐久性のあるワークフロー、ポリシー適用、およびオブザーバビリティを備えた、エンタープライズAIエージェント向けのガバナンス管理実行プラットフォームを提供します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
fde-mastery MCP server について
FDE Masteryは、厳格なガバナンスと耐久性のあるワークフローを用いて、エンジニアリングチームがエンタープライズAIエージェントを管理することを可能にします。コントロール、データ、トラストの各プレーンの間に明確な境界を確立するモジュラーモノリスアーキテクチャを提供し、安全なエージェントの実行を保証します。開発者はPythonまたはTypeScriptのSDKを使用してこれらの機能を独自のアプリケーションに統合でき、アイデンティティやテナンシーから、モデルやツールのアクセス権限まで、すべてを中央レジストリを通じて管理できます。
本プラットフォームは、ポリシー適用、影響の大きいアクションに対する人間による承認、OpenTelemetry互換のオブザーバビリティなど、複雑な運用要件に対応します。インメモリストレージを使用したローカルテストから、PostgreSQL、Redis、Docker Composeを使用した本番環境のセットアップまで、さまざまなデプロイモデルをサポートしています。manifestの検査やdoctorチェックのためのplatformctlなどの特定のツールを活用することで、チームは財務、サイバーセキュリティ、法務ワークフローを含む8つのエンタープライズドメインにわたって高い基準を維持できます。
できること
- 1アクションに対する人間による承認の強制AIエージェントに制限をかけ、高リスクなタスクを実行する前に手動での検証を必須にできます。
- 2マルチテナントAIワークロードの管理開発者は、同一プラットフォーム内で異なる顧客が分離されたアイデンティティとデータ境界を持つことを保証できます。
- 3エージェントのパフォーマンスとドリフトの監視評価データセットとオブザーバビリティツールを使用して、AIモデルのパフォーマンスが時間の経過とともにどのように変化するかを追跡できます。
- 4AIサプライチェーンのセキュリティ確保組織は、ビルドプロセス中にセキュリティチェックを自動化し、ソフトウェア部品表(SBOM)を生成できます。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
設定
FDE_STORAGE_BACKEND
| 名前 | 説明 | 種類 |
|---|---|---|
| FDE_STORAGE_BACKEND | — |
自動チェック
実行日 2026年11月15日完全なレポート →まだ検証されていません。サーバーには80点のスコア、重大な問題がないこと、および検証に必要な十分なデータが必要です。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能lloydcoder/fde-mastery is public and reachablegithub.com/lloydcoder/fde-mastery ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定未チェック
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-08github.com/lloydcoder/fde-mastery ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していない未チェック
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし未チェック
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るFDE Mastery
FDE Mastery is a governed execution platform for teams building, integrating, and operating enterprise AI agents and workflows.
It provides reusable identity and tenancy boundaries, agent execution, durable workflows, policy enforcement, human approvals, model and tool gateways, evaluations, observability, and operational controls across eight enterprise domains.
Architecture at a glance
The diagram describes platform boundaries; it is not a screenshot or live deployment demonstration. See the architecture guide.
Why FDE Mastery
| Concern | Platform approach |
|---|---|
| Identity and tenancy | Tenant-aware identity context, scoped authorization and PostgreSQL RLS foundations |
| Agent execution | Versioned agent lifecycle, budgets, checkpoints and durable workflow boundaries |
| Consequential actions | Independent trust/policy controls, risk tiers and expiring human approvals |
| Tool and model access | Registries, capability boundaries, policy checks and provider adapters |
| Reliability | Leased work, retries, recovery, idempotency and incident lifecycle contracts |
| Evaluation | Golden and adversarial datasets, quality/safety gates and drift signals |
| Operations | OpenTelemetry-compatible observability, tenant-aware FinOps and deployment controls |
| Supply chain | CI security checks, SBOM generation, image signing and build provenance |
FDE Mastery is a modular monolith with explicit control-plane, data-plane and trust-plane boundaries. It does not split components into microservices before independent scaling or isolation is justified.
Quick start
Run the repository tests with local in-memory and mock-provider settings. No production credentials are required.
git clone https://github.com/LloydCoder/fde-mastery.git && cd fde-mastery/packages/platform-core
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
python -m pip install -e ".[test]"
FDE_STORAGE_BACKEND=memory FDE_RATE_LIMIT_BACKEND=memory FDE_MONTH1_PROVIDER=mock MOCK_LLM=true FDE_ENVIRONMENT=test python -m pytest -q
Windows PowerShell activation uses .venv\Scripts\Activate.ps1. Python 3.11 matches the primary CI runtime; package metadata supports Python 3.10 and newer.
Installation
| Tool | Requirement |
|---|---|
| Python | 3.10+; Python 3.11 is the CI baseline |
| Git | Required to clone |
| Docker Compose | Optional, for container deployment |
| Node.js | 20+ for the TypeScript SDK |
From packages/platform-core, install the platform and quality tools:
python -m pip install -e ".[test,quality,security,observability,sbom]"
Optional dependency groups are defined in pyproject.toml. The production-oriented Compose definition is deployment/docker-compose.production.yml. It requires deployment-specific PostgreSQL, OIDC, application/admin key and managed-secret configuration. Follow the deployment guide; never use example credentials in production.
Usage
Inspect platform capabilities
From the repository root:
PYTHONPATH=packages/platform-core python -m platformctl manifest
PYTHONPATH=packages/platform-core python -m platformctl doctor
Run the API locally
After installing the package, from packages/platform-core:
FDE_STORAGE_BACKEND=memory FDE_RATE_LIMIT_BACKEND=memory FDE_MONTH1_PROVIDER=mock MOCK_LLM=true FDE_ENVIRONMENT=test python -m uvicorn deployment.api_gateway.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000
In another terminal:
curl --fail http://127.0.0.1:8000/v1/health
See API reference for authentication, tenant binding, idempotency and request metadata. Do not send customer data to a local test configuration.
SDKs
| SDK | Runtime | Source |
|---|---|---|
| Python | Python 3.10+; standard-library HTTP client | sdks/python |
| TypeScript | Node.js 20+ | sdks/typescript |
Configuration
The tracked API gateway example is .env.example. It contains placeholders only. Copy values into an untracked environment file and replace every placeholder before use.
| Variable | Template example | Purpose |
|---|---|---|
FDE_API_KEYS |
Placeholder | Application API keys |
FDE_ADMIN_API_KEYS |
Placeholder | Separate administrator API keys |
FDE_STORAGE_BACKEND |
memory |
Storage adapter |
FDE_DATABASE_URL |
Local PostgreSQL URL | Durable database connection |
FDE_DB_CREATE_TABLES |
false |
Automatic table creation |
FDE_RATE_LIMIT_BACKEND |
memory |
Rate-limit backend |
FDE_REDIS_URL |
Local Redis URL | Redis connection |
FDE_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS |
60 |
Rate-limit window |
FDE_RATE_LIMIT_REQUESTS |
60 |
Request allowance |
FDE_MAX_BODY_BYTES |
262144 |
Maximum request body size |
See Configuration reference. Template values are not production recommendations.
Platform domains and capabilities
| Domain | Example workflow |
|---|---|
| Cybersecurity | SIEM alert enrichment and SOC triage |
| Finance | Transaction risk and governance |
| HealthTech | Compliance and triage support |
| Logistics | Supply-chain risk analysis |
| Legal | Contract risk workflows |
| RevOps | Pipeline and account operations |
| Procurement | Supplier risk and quote comparison |
| Custom | Tenant-defined workflows and policies |
The platform provides versioned agent/tool/model/policy registries, durable workflows, tenant-scoped events, evaluation, incident management, AI FinOps, integration and interoperability boundaries, and deployment profiles.
High-impact actions remain subject to policy and human approval. Procurement is recommendation-oriented: the platform does not autonomously award suppliers, create purchase orders, modify vendor master data or approve spend.
These are reusable platform capabilities and reference integrations. They are not a security certification, regulatory approval or evidence of a live customer deployment.
Documentation
| Guide | Description |
|---|---|
| Documentation index | Documentation map and reading paths |
| Getting started | Local setup and first checks |
| Architecture | Platform boundaries and dependency rules |
| Architecture decisions | Accepted architecture decision records |
| API and SDKs | Versioned API and client contracts |
| Configuration | Runtime environment settings |
| Deployment | Deployment model and operations |
| Production readiness | Eight-gate promotion model |
| Build status | Historical implementation and verification ledger |
| Security standards | Engineering control references |
| AI threat model | AI-specific threat considerations |
Contributing
Issues and pull requests are welcome. Read CONTRIBUTING.md, follow the Code of Conduct, and use the provided templates.
License and acknowledgements
FDE Mastery is distributed under the Apache License 2.0. The project uses and is informed by OWASP, NIST AI RMF, OpenTelemetry, CycloneDX, Sigstore Cosign and SLSA provenance.
Responsible use
Domain examples use synthetic or illustrative data. They are not financial, medical or legal advice. Customer deployments require their own threat model, data-protection decisions, integration validation, evaluation evidence, security review, operational runbooks and approval policy.
- Defects: GitHub Issues.
- Vulnerabilities: follow SECURITY.md; do not publish exploit details.
- Setup: see Getting started and Configuration.
- Deployment: see DEPLOYMENT.md.
fde-mastery MCPのよくある質問
SDKでサポートされているプログラミング言語は何ですか?
本プラットフォームは、Python 3.10以降向けのPython SDKと、Node.js 20以降向けのTypeScript SDKを提供しています。
プラットフォームは調達アクションを自律的に実行しますか?
いいえ、調達は推奨ベースの動作となります。プラットフォームが自律的にサプライヤーを選定したり、注文書を作成したりすることはありません。
本番環境の認証情報なしでローカルで実行できますか?
はい、本番環境の認証情報を必要とせず、ローカルのインメモリ設定やモックプロバイダー設定を使用してリポジトリのテストを実行できます。