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为 AI 代理记录决策责任边界，提供独立的外部锚定层。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"decision-anchor-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请在执行自动化任务前后，通过 decision-anchor-mcp 记录本次 AI 代理的责任边界与决策锚点，不包含任务内容本身。
返回已记录的责任边界或锚定结果，作为代理执行前后的外部记录。
在 AI 代理发起审批建议时，使用 decision-anchor-mcp 为建议生成前后的责任边界记录，便于后续追溯。
生成与审批建议相关的外部锚定记录，用于责任界定与追踪。
开发者或平台团队可在 AI 代理执行任务前后接入该工具，记录责任边界。它适合需要把代理行为与外部可追溯记录分离的场景。
当多个 AI 代理共同参与流程时，该工具可作为薄适配层接入公共 HTTP API，帮助统一记录边界信息。它强调内容盲，不依赖具体任务内容。
它是一个外部锚定层，用于记录 AI 代理两侧的责任边界。它还是一个基于 Decision Anchor 公共 HTTP API 的轻量 MCP 适配器。
给定描述明确说明它是 content-blind。也就是说，它强调记录边界，而不是处理内容本身。
已知信息 only 表明它通过 Decision Anchor 公共 HTTP API 工作，并作为 MCP 适配器使用。更具体的安装方式、配置项或密钥要求见源码仓库。
为 AI 代理提供计划校验、规则约束与记忆对齐，降低偏航和违规风险
通过单一 MCP 端点完成情景模拟、决策分析与高精度计算。
为 AI 代理提供治理约束、安全审查与审计记录能力
为智能体决策提供治理约束、证据留痕与基于策略的交接支持
为 AI 代理操作提供本地评估的失败即拒绝安全策略闸门。
为 AI 编码代理提供可追溯的跨项目持久记忆，帮助回忆历史决策与解决方案。