Позволяет ИИ-агентам выполнять детерминированные рассуждения с помощью симуляции сценариев, многокритериального анализа решений и высокоточных финансовых вычислений.
Также известен как inity13/agentstack-mcp
- Звёзды
- 0
- Инструменты
- 6
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- 1.0.1
- Последний коммит
- 20 окт. 2026 г.
- Лицензия
- MIT
Что такое AgentStack MCP?
AgentStack — это MCP server. Позволяет ИИ-агентам выполнять детерминированные рассуждения с помощью симуляции сценариев, многокритериального анализа решений и высокоточных финансовых вычислений. Он предоставляет 6 инструментов, например plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision.
Сводка сгенерирована из README проекта
О AgentStack MCP server
AgentStack MCP предоставляет унифицированный стек рассуждений для ИИ-агентов, позволяя выполнять детерминированные симуляции, многокритериальный анализ решений и высокоточные финансовые вычисления. Он объединяет три специализированных движка — ScenarioSim, DecisionMatrix и PrecisionCalc — в единую конечную точку. Это позволяет агентам выстраивать сложные цепочки рассуждений, например, прогнозировать бизнес-сценарии и мгновенно рассчитывать их чистую приведенную стоимость или внутреннюю норму доходности без задержек, возникающих при использовании нескольких отдельных соединений.
Разработчики могут использовать этот MCP server локально через stdio с помощью npx или подключаться к хостинговой версии через HTTP. Хостинговый сервис предлагает бесплатный тариф с ограничением в 20 вызовов в день с одного IP, в то время как платные тарифы предоставляют более высокие ежедневные квоты через API key. Система использует decimal.js для поддержания 40-значной точности, что гарантирует идентичность математических результатов при одинаковых входных данных. Пользователи также могут загружать специфические профили, такие как finance, decision или simulation, чтобы ограничить набор доступных инструментов и уменьшить количество лишнего контекста в ответах.
Что вы можете с ним делать
- 1Ранжирование стратегических вариантовАгент может сравнивать различные бизнес-варианты, симулируя их результаты и ранжируя их на основе взвешенных критериев.
- 2Проведение стресс-тестированияАгент может проверить чувствительность решения, варьируя конкретное допущение для всех доступных вариантов.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Как установить AgentStack MCP
Форматы проверены 10 ноя 2026Установка AgentStack MCP в Claude Code
$ claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcpУстановка AgentStack MCP в Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Установка AgentStack MCP в VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"agentstack-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Установка AgentStack MCP в Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Установка AgentStack MCP в Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.agentstack-mcp] command = "npx" args = ["-y", "agentstack-mcp"]
Установка AgentStack MCP в Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"agentstack-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentstack-mcp"
]
}
}
}Инструменты AgentStack MCP 6
Определено из READMEplan_to_valuationevaluate_options_with_scenariosstress_test_decisionfinancedecisionsimulation
| plan_to_valuation | — | |
| evaluate_options_with_scenarios | — | |
| stress_test_decision | — | |
| finance | — | |
| decision | — | |
| simulation | — |
Автоматические проверки
Запущено 13 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Прошло наши автоматизированные проверки. Это не аудит безопасности: изучите код и предоставьте серверу минимально необходимый доступ. Как работают проверки
- Связанный и доступный исходный репозиторийinity13/agentstack-mcp is public and reachablegithub.com/inity13/agentstack-mcp ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникagentstack-mcp names inity13/agentstack-mcp as sourcenpmjs.com/package/agentstack-mcp ↗Пройдено
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)No build attestation published for this releaseНе проверялось
- Open source лицензия (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-10-20github.com/inity13/agentstack-mcp ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетNo popular package one edit away from agentstack-mcpПройдено
- Нет критических уязвимостей в пакете и зависимостях2 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Пройдено
- Нет скрытых инструкций для модели6 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыNo tool named like delete, drop or execПройдено
- Удалённый endpoint отвечает на MCP handshakeinitialize answered with protocol 2025-06-18 in 67 msПройдено
README
Открыть на 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.
Вопросы о AgentStack MCP
Как добавить AgentStack MCP в Claude Code?
Выполните claude mcp add agentstack-mcp -- npx -y agentstack-mcp в терминале. Добавьте --scope user, чтобы сервер был доступен во всех проектах.
Как добавить AgentStack MCP в Cursor?
Откройте ~/.cursor/mcp.json и добавьте сервер в mcpServers, используя конфигурацию Cursor из раздела установки выше.
Какие инструменты предоставляет AgentStack MCP?
Он предоставляет 6 инструментов, включая plan_to_valuation, evaluate_options_with_scenarios, stress_test_decision, finance, decision.
Сохраняет ли сервер какие-либо данные или пользовательские сессии?
Нет, сервер не сохраняет состояние (stateless) и не использует базы данных или сессии.
Могу ли я ограничить набор инструментов, доступных агенту?
Да, вы можете использовать профили для загрузки определенных подмножеств инструментов, таких как finance, decision или simulation.
Есть ли бесплатный тариф?
Да, доступен бесплатный тариф, позволяющий выполнять до 20 вызовов в день с одного IP без использования API key.