Permite que agentes de IA realizem raciocínio determinístico por meio de simulação de cenários, análise de decisão multicritério e computação financeira de alta precisão.
Também conhecido como inity13/agentstack-mcp
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- Versão mais recente
- 1.0.1
- Último commit
- 20 de out. de 2026
- Licença
- MIT
O que é o MCP AgentStack?
AgentStack é um MCP server. Permite que agentes de IA realizem raciocínio determinístico por meio de simulação de cenários, análise de decisão multicritério e computação financeira de alta precisão. Ele expõe 6 ferramentas, como plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision.
Resumo gerado a partir do README do projeto
Sobre o MCP server de AgentStack
O AgentStack MCP fornece uma stack de raciocínio unificada para que agentes de IA realizem simulações determinísticas, análise de decisão multicritério e matemática financeira de alta precisão. Ele agrupa três motores especializados — ScenarioSim, DecisionMatrix e PrecisionCalc — em um único endpoint. Isso permite que os agentes executem pipelines de raciocínio complexos, como projetar cenários de negócios e calcular imediatamente seu valor presente líquido ou taxa interna de retorno, sem a latência de múltiplas conexões separadas.
Desenvolvedores podem usar este servidor localmente via stdio usando npx ou se conectar a uma versão hospedada via HTTP. O serviço hospedado oferece um nível gratuito limitado a 20 chamadas por dia por IP, enquanto os planos pagos oferecem cotas diárias maiores por meio de uma chave de API. O sistema utiliza decimal.js para manter precisão de 40 dígitos, garantindo que os resultados matemáticos sejam byte-identicos para entradas idênticas. Os usuários também podem carregar perfis específicos como finance, decision ou simulation para limitar o conjunto de ferramentas disponível e reduzir o ruído.
O que você pode fazer com ele
- 1Ranquear opções estratégicasUm agente pode comparar diferentes opções de negócios simulando seus resultados e ranqueando-os com base em critérios ponderados.
- 2Realizar testes de estresseUm agente pode testar o quão sensível uma decisão é variando uma premissa específica em todas as opções disponíveis.
Escrito a partir do README do projeto. Cada caso de uso é verificado com uma citação dele.
Como instalar o MCP AgentStack
Formatos verificados em 10 nov 2026Instalar o MCP AgentStack no Claude Code
$ claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcpInstalar o MCP AgentStack no Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Instalar o MCP AgentStack no VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"agentstack-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Instalar o MCP AgentStack no Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Instalar o MCP AgentStack no Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.agentstack-mcp] command = "npx" args = ["-y", "agentstack-mcp"]
Instalar o MCP AgentStack no Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Ferramentas do MCP AgentStack 6
Detectadas a partir do READMEplan_to_valuationevaluate_options_with_scenariosstress_test_decisionfinancedecisionsimulation
| plan_to_valuation | — | |
| evaluate_options_with_scenarios | — | |
| stress_test_decision | — | |
| finance | — | |
| decision | — | |
| simulation | — |
Verificações automatizadas
Executado em 13 de nov. de 2026Relatório completo →Passou em nossas verificações automatizadas. Isso não é uma auditoria de segurança: leia o código e dê ao servidor o acesso mais restrito de que ele precisa. Como as verificações funcionam
- Repositório de origem vinculado e acessívelinity13/agentstack-mcp is public and reachablegithub.com/inity13/agentstack-mcp ↗Passou
- O pacote cita este repositório como fonteagentstack-mcp names inity13/agentstack-mcp as sourcenpmjs.com/package/agentstack-mcp ↗Passou
- Proveniência da build (atestação Sigstore)No build attestation published for this releaseNão verificado
- Licença de código aberto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Passou
- Commit ou release no último anoLast commit or release 2026-10-20github.com/inity13/agentstack-mcp ↗Passou
- OpenSSF ScorecardNão verificado
- Nome do pacote não é próximo a um pacote popularNo popular package one edit away from agentstack-mcpPassou
- Nenhum alerta crítico no pacote ou nas dependências2 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Passou
- Sem instruções ocultas para o modelo6 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersPassou
- Ferramentas destrutivas estão rotuladasNo tool named like delete, drop or execPassou
- O endpoint remoto responde ao handshake MCPinitialize answered with protocol 2025-06-18 in 67 msPassou
README
Ver no 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.
Perguntas sobre o MCP AgentStack
Como adiciono o MCP AgentStack ao Claude Code?
Execute claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcp no seu terminal. Adicione --scope user para torná-lo disponível em todos os projetos.
Como adiciono o MCP AgentStack ao Cursor?
Abra ~/.cursor/mcp.json e adicione o servidor em mcpServers, usando a configuração do Cursor mostrada na seção de instalação acima.
Quais ferramentas o MCP AgentStack oferece?
Ele expõe 6 ferramentas, incluindo plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision, finance, decision.
O servidor armazena algum dado ou sessão de usuário?
Não, o servidor é stateless e não utiliza banco de dados nem mantém sessões.
Posso limitar as ferramentas disponíveis para o agente?
Sim, você pode usar perfis para carregar subconjuntos específicos de ferramentas, como finance, decision ou simulation.
Existe um nível gratuito disponível?
Sim, há um nível gratuito que permite 20 chamadas por dia por IP sem a necessidade de uma chave de API.