cerebrixos-org/tuning-engines-cli

cerebrixos-org/tuning-engines-cli

от cerebrixos-org
MCP сервер Tuning Engines - governed AI runtime для управления fine-tuning, RBAC и трассировкой через единый API. Помогает разработчикам дообучать модели под код (агент Cody) и исправление багов (SIERA), а также управлять workflow агентов и инференсом.

Tuning Engines CLI & MCP Server

tuning-engines-cli MCP server

npm version MCP Registry License: MIT

Govern every AI workflow through one API.

Tuning Engines is a governed AI runtime for model, agent, skill, and MCP workflows. Route inference through one OpenAI-compatible API, apply RBAC and traffic policies, request approvals for high-risk actions, inspect traces and usage, and connect durable orchestration frameworks such as LangGraph and Temporal. The same CLI and MCP server also manage domain-specific fine-tuning of open-source models.

Training Agents

Tuning Engines uses specialized agents that control how your data is analyzed and converted into training data. Each agent produces a different kind of domain-specific fine-tuned model optimized for its use case. Current agents focus on code, with more coming for customer support, data extraction, security review, ops, and other domains.

Cody (code_repo) — Code Autocomplete Agent

Cody fine-tunes on your GitHub repo using QLoRA (4-bit quantized LoRA) via the Axolotl framework (HuggingFace Transformers + PEFT). It learns your codebase's patterns, naming conventions, and project structure to produce a fast, lightweight adapter optimized for real-time completions.

Инструменты были проиндексированы:
approve_approval

Подтвердить ожидающий запрос на утверждение политики. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры
  • idstringобязательный

    Идентификатор запроса на утверждение.

call_inference

Вызывает управляемую конечную точку модели, используя настроенные учётные данные арендатора сервера MCP. Полезные данные, содержащие секретные поля, отклоняются.

Параметры
  • dataobjectобязательный
  • endpointenumобязательный
cancel_evaluation

Отменить выполняющуюся или находящуюся в очереди оценку.

Параметры
  • evaluation_idstringобязательный

    Идентификатор оценки для отмены.

cancel_job

Отменить выполняющееся или стоящее в очереди задание точной настройки. Задание будет оплачено за уже использованное время GPU.

Параметры
  • job_idstringобязательный

    Job ID для отмены.

catalog_export_status

Проверяет статус операции экспорта в Marketplace. Возвращает статус, информацию о списании и все сообщения об ошибках.

Параметры
  • export_idstringобязательный

    Экспортировать идентификатор операции (UUID)

  • model_idstringобязательный

    ID модели каталога (UUID)

create_dataset

Создаёт метаданные набора данных для тонкой настройки или оценки. Использует CLI или web UI, когда импорт S3 требует настройки учётных данных.

Параметры
  • descriptionstring

    Описание содержимого набора данных

  • for_evaluationboolean

    Указывает, используется ли этот набор данных для оценки (по умолчанию: false)

  • namestringобязательный

    Название для датасета.

  • s3_urlstring

    S3 URL набора данных (например, s3://bucket/path/data.jsonl)

  • source_typestringобязательный

    Тип источника (например, 's3')

create_evaluation

Создайте новую оценку модели. Запустите вашу обученную модель или базовую модель на наборе данных с помощью выбранных оценщиков. Используйте list_evaluators, чтобы увидеть доступные оценщики (например, code_execution, similarity, llm_judge).

Параметры
  • base_modelstring

    ID модели HuggingFace для оценки (например, 'Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct'). Требуется либо этот ID, либо user_model_id.

  • dataset_idstringобязательный

    Идентификатор набора данных для оценки, который нужно использовать. Это должен быть набор данных с пометкой for_evaluation.

  • evaluator_idsstring[]обязательный

    Список ID оценщиков для запуска (используйте list_evaluators, чтобы увидеть варианты)

  • max_samplesnumber

    Максимальное количество образцов для оценки (по умолчанию: все)

  • namestring

    Название для этого оценочного прогона.

  • user_model_idstring

    ID вашей обученной модели, которую нужно оценить. Требуется указать либо этот параметр, либо base_model.

create_job

Точная настройка LLM на репозитории GitHub с помощью Tuning Engines. Модель обучается на паттернах кода, стиле и соглашениях из репозитория. Выберите агента для управления подходом к обучению: ДОСТУПНЫЕ АГЕНТЫ: - agent='code_repo' (Cody) — точная настройка кода на основе LoRA с использованием QLoRA (4-битная квантованная LoRA) через фреймворк Axolotl. Обучается на паттернах кода, соглашениях об именовании и структуре проекта из вашего репозитория, создавая быстрый и лёгкий адаптер. Лучше всего подходит для: автодополнения кода, встроенных подсказок, автодополнения по табуляции, подстройки под стиль кода. - agent='sera_code_repo' (SIERA) — специалист по исправлению ошибок на основе подхода Open Coding Agents от AllenAI. Генерирует синтетические пары для обучения на исправлении ошибок из вашего репозитория, получая модель, которая понимает типичные сбои и принятые в вашей кодовой базе методы исправления. Лучше всего подходит для: отладки, разрешения ошибок, генерации патчей, анализа первопричин. Поддерживает quality_tier='low' (быстрее) или quality_tier='high' (глубокий анализ, больше данных для обучения). ПОДДЕРЖИВАЕМЫЕ БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ (по размеру): - 3B: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct - 7-8B: codellama/CodeLlama-7b-hf, deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5, Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, Qwen/Qwen3-8B - 13-15B: codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf, bigcode/starcoder2-15b, Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, Qwen/Qwen3-14B - 22-27B: mistralai/Codestral-22B-v0.1, google/gemma-2-27b - 30-34B: deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct, codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf, Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen/Qwen3-32B - 70-72B: codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf, meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct, Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct ТИПОВОЙ РАБОЧИЙ ПРОЦЕСС: сначала estimate_job для проверки стоимости, затем create_job, потом job_status для отслеживания прогресса.

Параметры
  • agentenum

    Обучающий агент для использования. 'code_repo' (Cody) = тонкая настройка на основе QLoRA для автодополнения кода и инлайн-подсказок. 'sera_code_repo' (SIERA) = специалист по исправлению багов, использующий подход Open Coding Agents от AllenAI. По умолчанию: 'code_repo'.

  • base_modelstring

    Идентификатор модели HuggingFace для дообучения (например, 'Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct'). Обязателен, если не указан base_user_model_id. Используйте list_supported_models, чтобы увидеть все варианты.

  • base_user_model_idstring

    Идентификатор ранее обученной модели для дальнейшей тонкой настройки (итеративное обучение). Базовая модель определяется автоматически. Используйте list_models, чтобы найти идентификаторы.

  • branchstring

    Ветка Git для использования (по умолчанию: main)

  • max_examplesnumber

    Максимальное количество обучающих примеров для извлечения из репозитория (минимум: 2)

  • num_epochsnumber

    Количество эпох обучения (больше = лучше качество, но выше стоимость)

  • output_namestringобязательный

    Название для итоговой тонко настроенной модели (например, 'my-project-cody-7b')

  • quality_tierenum

    Уровень качества (только для агента SIERA). 'low' = быстрее, меньше синтетических пар. 'high' = более глубокий анализ, больше обучающих данных, лучшие результаты. По умолчанию: 'low'.

  • repo_urlstringобязательный

    URL репозитория GitHub для обучения (например, 'https://github.com/org/repo')

  • s3_output_bucketstring

    Бакет S3 для экспорта обученной модели, когда серверные ссылки на учётные данные уже настроены. Если не указан, модель хранится в облачном хранилище Tuning Engines. Для настройки учётных данных напрямую используйте CLI или веб-интерфейс.

create_trace

Загрузить или обновить трейс выполнения. Включайте run_id/request_id и нормализованные типы событий, где это возможно. metadata.decision должен содержать только отредактированные сводки. Не включайте секреты. Работает с пользовательским API-токеном или ключом инференса.

Параметры
  • dataobjectобязательный

    Полезная нагрузка трассировки: run_id, request_id, name, runtime, status, metadata, events. События могут включать parent_id, request_id, type, status, metadata.decision.

dataset_status

Проверяет статус операции импорта или обработки набора данных.

Параметры
  • dataset_idstringобязательный

    Идентификатор набора данных (UUID)

delete_dataset

Удаляет набор данных с платформы.

Параметры
  • dataset_idstringобязательный

    Идентификатор набора данных для удаления.

delete_model

Удалить обученную модель из облачного хранилища.

Параметры
  • model_idstringобязательный

    Идентификатор модели для удаления

deny_approval

Отклоняет ожидающий запрос на утверждение политики. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры
  • idstringобязательный

    Идентификатор запроса на утверждение.

doctor_simulate

Запускает симуляцию Inference Doctor для отладки доступа, роли, конечной точки, политики и ресурса.

Параметры
  • payloadobjectобязательный

    Полезная нагрузка симуляции.

estimate_evaluation

Получает оценку стоимости для оценки перед её запуском.

Параметры
  • base_modelstring

    Или ID модели HuggingFace.

  • dataset_idstringобязательный

    Идентификатор набора данных для оценки.

  • evaluator_idsstring[]обязательный

    Список идентификаторов оценщиков.

  • max_samplesnumber

    Максимальное количество образцов для оценки.

  • user_model_idstring

    Идентификатор вашей обученной модели

estimate_job

Оценивает стоимость задачи дообучения до её отправки. Возвращает предполагаемую стоимость, диапазон стоимости, текущий баланс и информацию о том, достаточно ли баланса. Всегда рассчитывай стоимость перед созданием задачи.

Параметры
  • base_modelstring

    Идентификатор модели HuggingFace (например, 'Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct'). Обязателен, если не указан base_user_model_id.

  • base_user_model_idstring

    ID ранее обученной модели. Базовая модель определяется автоматически.

  • max_examplesnumber

    Максимум примеров.

  • num_epochsnumber

    Эпохи обучения

  • repo_size_mbnumber

    Приблизительный размер репозитория в МБ (помогает уточнить оценку)

  • use_casestring

    Агент для оценки (например, 'code_repo' для Cody, 'sera_code_repo' для SIERA). По умолчанию используется code_repo.

evaluation_status

Получить текущий статус оценки, включая прогресс и текущие показатели.

Параметры
  • evaluation_idstringобязательный

    Идентификатор оценки (UUID)

generate_policy_draft

Создайте черновик AGT YAML с помощью ИИ. Черновики отключены/скрыты и должны быть явно проверены/протестированы/сохранены. Не включайте секреты.

Параметры
  • promptstringобязательный

    Намерение политики на естественном языке без секретов

  • scopestring

    Необязательная область действия AGT, например all, mcp_tool, agent, skill или chat_tool.

get_account

Получает детали и настройки вашей учётной записи Tuning Engines.

Параметры

Без параметров.

get_balance

Проверьте баланс вашего аккаунта Tuning Engines и недавние транзакции.

Параметры

Без параметров.

get_catalog_model

Получает подробную информацию о конкретной предварительно созданной модели или наборе данных из Marketplace, включая описание, цены и варианты экспорта.

Параметры
  • model_idstringобязательный

    ID модели каталога (UUID)

get_inference_jwt

Получите JWT-токен для аутентификации в Tuning Engines inference API. Используйте его для выполнения прямых вызовов API к endpoint вывода.

Параметры

Без параметров.

get_inference_token

Обменивает ключ инференса (sk-te-...) на краткоживущий JWT-токен инференса. Это работает только когда этот MCP-сервер настроен с ключом инференса вместо пользовательского API-токена.

Параметры

Без параметров.

inference_capture_show

Показывает настройки перехвата запросов для захвата данных тонкой настройки. Секретные значения не возвращаются.

Параметры

Без параметров.

inference_capture_update

Обновите настройки захвата запросов. Используйте ссылки credential_source_id; сырые облачные секреты отвергаются MCP.

Параметры
  • dataobjectобязательный

    Настройки захвата.

inference_usage

Получить статистику использования inference API: количество запросов, использование токенов и стоимость.

Параметры
  • end_datestring

    Дата окончания YYYY-MM-DD

  • modelstring

    Фильтрует по названию модели.

  • start_datestring

    Дата начала YYYY-MM-DD

invoke_skill

Подготавливает или вызывает управляемый навык.

Параметры
  • actionenumобязательный
  • dataobjectобязательный
  • skill_namestringобязательный
job_status

Получить актуальный статус fine-tuning job, включая текущее состояние, использованные GPU-минуты, ориентировочную стоимость, остаток на балансе и прогресс доставки. Используйте это для мониторинга выполняющейся задачи.

Параметры
  • job_idstringобязательный

    ID задания

list_agents

Перечисляет доступных агентов, настроенных для вашей организации. Агенты - ИИ-ассистенты с определёнными возможностями и доступом к инструментам.

Параметры

Без параметров.

list_approvals

Перечислить запросы на утверждение политик для текущего тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

  • offsetnumber

    Смещение (по умолчанию 0)

  • statusstring

    на рассмотрении, одобрено, отклонено или истекло

list_catalog_models

Выводит список доступных готовых моделей и датасетов из Tuning Engines Marketplace. Это активы, принадлежащие платформе, готовые к использованию — их можно экспортировать в ваш S3 bucket. Возвращает название, описание, базовую модель, размер, цену экспорта и категорию.

Параметры
  • categorystring

    Фильтруйте по категории (например, 'code', 'bug-fix', 'general'). Если категория не указана, показываются все.

list_compliance_risks

Перечисляет риски соблюдения нормативных требований арендатора. Требуется доступ с правами на чтение данных о соответствии.

Параметры
  • categorystring
  • limitnumber
  • offsetnumber
  • statusstring
list_datasets

Выводит список наборов данных, доступных для обучения и оценки. Наборы данных можно загрузить из S3 и использовать для дообучения или оценки модели.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

list_evaluations

Вывести список оценок моделей. Оценки прогоняют ваши обученные модели на бенчмарк-датасетах с помощью различных оценщиков, чтобы измерить качество.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

  • statusstring

    Фильтрует по статусу: в очереди, выполняется, успешно, не удалось, отменено.

list_evaluators

Список доступных оценщиков для оценки модели. Оценщики измеряют разные аспекты качества модели: выполнение кода, схожесть или суждение на основе LLM.

Параметры

Без параметров.

list_inference_feedback

Перечисляет отредактированные метаданные обратной связи по инференсу для текущей области видимости.

Параметры
  • limitnumber
  • offsetnumber
list_inference_models

Выводит список моделей, доступных для инференса через Tuning Engines inference API. Включает как платформенные модели, так и ваши развернутые обученные модели.

Параметры

Без параметров.

list_initiatives

Перечисляет стратегические инициативы, которые группируют Work Sessions.

Параметры
  • limitnumber
  • offsetnumber
list_insights

Вывести рекомендации Insight Loop.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум инсайтов (по умолчанию 20).

  • offsetnumber

    Смещение

list_jobs

Выводит список заданий по дообучению на Tuning Engines. Возвращает последние задания с указанием статуса, базовой модели, типа агента, использования GPU и стоимости. Используйте это, чтобы проверить существующие запуски обучения или найти ID задания.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

  • statusstring

    Фильтрует по статусу: в очереди, выполняется, успешно, не удалось, отменено.

list_mcp_templates

Перечисляет проверенные шаблоны MCP marketplace.

Параметры

Без параметров.

list_models

Перечисляет ваши обученные и импортированные модели в Tuning Engines.

Параметры

Без параметров.

list_outcomes

Перечисляет наблюдаемые результаты, цели, статусы рабочих процессов, оценки и отзывы, нормализованные в сигналы успеха.

Параметры
  • rangestring

    Необязательный диапазон, например 24h, 7d или 30d

list_policy_decisions

Вывести решения политик AGT YAML для текущего тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры
  • decision_actionstring

    разрешить, запретить, аудировать или требует одобрения

  • evaluation_modestring

    Принуждать или отслеживать

  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

  • offsetnumber

    Смещение (по умолчанию 0)

  • policy_actionstring

    Псевдоним для decision_action

  • request_idstring

    Фильтрует по request_id.

  • run_idstring

    Фильтрует по run_id.

list_policy_templates

Выводит подборку шаблонов политик AGT в формате YAML. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры

Без параметров.

list_runtime_interventions

Выводит список запросов на приостановку, возобновление, отмену и повтор на уровне арендатора.

Параметры
  • kindenum
  • limitnumber
  • offsetnumber
  • run_idstring
  • statusstring
list_runtime_state_references

Выводит безопасные указатели на внешнее состояние workflow и память. Содержимое памяти и секреты никогда не возвращаются.

Параметры
  • limitnumber
  • offsetnumber
  • providerstring
  • reference_typestring
  • resource_typestring
  • run_idstring
list_skills

Перечисляет навыки, доступные настроенной идентичности вывода.

Параметры

Без параметров.

list_supported_models

Выводит список поддерживаемых базовых моделей HuggingFace, доступных для дообучения на Tuning Engines. Опционально фильтрует по agent, чтобы показать только совместимые модели.

Параметры
  • agentstring

    Фильтрует модели, совместимые с этим агентом (например, 'code_repo', 'sera_code_repo'). Если параметр не задан, показывает все модели.

list_tenant_resources

Выводит названия ресурсов tenant-admin, доступных через публичный API. Внутренние прокси-маршруты намеренно не раскрываются.

Параметры

Без параметров.

list_traces

Выводит список трасс выполнения, генерируемых LangGraph, Temporal, MCP, навыками, агентами или пользовательскими средами выполнения. Требуется API-токен пользователя тенанта.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

  • offsetnumber

    Смещение (по умолчанию 0)

list_work_sessions

Выводит список рабочих сеансов, относящихся к тенанту.

Параметры
  • limitnumber
  • offsetnumber
  • statusstring
model_status

Проверяет статус операции импорта или экспорта модели.

Параметры
  • model_idstringобязательный

    Идентификатор модели (UUID)

registry_sync_dry_run

Проверяет и сравнивает манифест реестра без секретов без внесения изменений.

Параметры
  • manifestobjectобязательный
render_policy_template

Преобразуй подготовленный шаблон политики AGT YAML в отключенный/теневой YAML. Параметры шаблона не должны содержать секретов.

Параметры
  • idstringобязательный

    Идентификатор шаблона политики

  • template_paramsobject

    Значения параметров шаблона

retry_job

Повторяет завершившуюся сбоем задачу тонкой настройки с её последней контрольной точки. Создаёт новую задачу, которая возобновляет обучение с того места, где остановилась сбойная, экономя время GPU. Каждый повтор оплачивается отдельно. ВАЖНО: Этот инструмент получает оценку стоимости и включает её в ответ. Вы ОБЯЗАНЫ показать эту оценку пользователю и получить его явное согласие, прежде чем считать повтор подтверждённым. Повтор отправляется автоматически (сервер проверяет баланс), но всегда показывайте стоимость пользователю.

Параметры
  • job_idstringобязательный

    ID неудачного задания для повторной попытки.

send_agent_message

Отправляет управляемое сообщение зарегистрированному агенту A2A.

Параметры
  • agent_namestringобязательный
  • dataobjectобязательный
show_agent

Получить сведения о конкретном агенте, включая его возможности, инструменты и конфигурацию.

Параметры
  • agent_idstringобязательный

    Идентификатор агента

show_approval

Показать один запрос на утверждение политики с редактированным контекстом. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры
  • idstringобязательный

    Идентификатор запроса на утверждение.

show_compliance_certification

Показывает один прогон сертификации соответствия.

Параметры
  • idstringобязательный
show_compliance_evidence

Показывает одно решение о соответствии, ограниченное арендатором.

Параметры
  • idstringобязательный
show_compliance_risk

Показывает риск соответствия с ресурсами, контрольными мероприятиями, выводами, мерами реагирования и оценками.

Параметры
  • idstringобязательный
show_dataset

Получает сведения о конкретном наборе данных, включая статус, источник и метаданные.

Параметры
  • dataset_idstringобязательный

    Идентификатор набора данных (UUID)

show_evaluation

Получает полные данные конкретного оценивания, включая статус, оценки, метрики и данные для сравнения.

Параметры
  • evaluation_idstringобязательный

    Идентификатор оценки (UUID)

show_initiative

Показывает одну стратегическую инициативу.

Параметры
  • idstringобязательный
show_insight

Покажи одну рекомендацию Insight Loop.

Параметры
  • idstringобязательный

    Insight ID

show_job

Получает полные сведения о конкретной задаче тонкой настройки, включая статус, базовую модель, тип агента, затраченные GPU-минуты, стоимость, сообщения об ошибках и возможность повтора с контрольной точки.

Параметры
  • job_idstringобязательный

    Job ID (UUID)

show_mcp_template

Показывает метаданные настройки и риска для одного шаблона MCP.

Параметры
  • idstringобязательный
show_model

Получить подробности конкретной обученной модели.

Параметры
  • model_idstringобязательный

    Идентификатор модели (UUID)

show_policy_decision

Показывает одно политическое решение с отредактированным контекстом и метаданными. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры
  • idstringобязательный
show_registry_sync

Показывает один результат синхронизации registry-manifest.

Параметры
  • idstringобязательный
show_runtime_intervention

Показывает одно вмешательство времени выполнения на уровне арендатора.

Параметры
  • idstringобязательный
show_runtime_state_reference

Показывает одну безопасную внешнюю ссылку на состояние или память.

Параметры
  • idstringобязательный
show_trace

Показать одну трассировку выполнения по run_id, включая события, решения политик и утверждения, если они связаны.

Параметры
  • run_idstringобязательный

    Среда выполнения run_id

show_work_session

Покажите одну рабочую сессию и связанные с ней трейсы.

Параметры
  • idstringобязательный
tenant_domains_update

Заменяет разрешенные домены электронной почты тенанта. Передайте пустой массив, чтобы разрешить любой домен.

Параметры
  • domainsstring[]обязательный

    Разрешённые домены электронной почты

tenant_invitation_cancel

Отменить ожидающее приглашение tenant. Требуется API token владельца/администратора tenant.

Параметры
  • invitation_idstringобязательный

    Идентификатор приглашения

tenant_resource_create

Создает ресурс тенанта из белого списка, используя несекретный JSON. MCP отвергает сырые секретные поля и создание inference-key; для этого используйте CLI/web UI.

Параметры
  • dataobjectобязательный

    Атрибуты ресурса. Используйте credential_source_id вместо необработанных секретов.

  • resourceenumобязательный

    Имя ресурса тенанта.

tenant_resource_delete

Удаляет или отзывает ресурс арендатора из белого списка. Требуется API-токен владельца или администратора арендатора.

Параметры
  • idstringобязательный

    идентификатор ресурса

  • resourceenumобязательный

    Имя ресурса тенанта.

tenant_resource_list

Выводит ресурс арендатора из белого списка. Требуется токен API владельца или администратора арендатора.

Параметры
  • limitnumber

    Максимум результатов, по умолчанию 100.

  • offsetnumber

    Смещение (по умолчанию 0)

  • resourceenumобязательный

    Имя ресурса тенанта.

tenant_resource_show

Показать один разрешённый ресурс арендатора. API не возвращает секретные значения.

Параметры
  • idstringобязательный

    идентификатор ресурса

  • resourceenumобязательный

    Имя ресурса тенанта.

tenant_resource_update

Обновляет ресурс разрешённого арендатора с использованием JSON, не содержащего секретов. MCP отказывается принимать поля с секретами в открытом виде; используйте CLI или веб-интерфейс для обновления секретов.

Параметры
  • dataobjectобязательный

    Изменены атрибуты. Используйте credential_source_id вместо сырых секретов.

  • idstringобязательный

    идентификатор ресурса

  • resourceenumобязательный

    Имя ресурса тенанта.

tenant_resource_validate

Проверить несохранённую политику guardrail или AGT governance policy без создания записей. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры
  • dataobjectобязательный

    Атрибуты несохранённого ресурса плюс необязательные sample_text/context.

  • resourceenumобязательный

    Имя ресурса

tenant_team_disable

Отключает участника тенанта и блокирует доступ к API. Требуется токен API владельца/администратора тенанта.

Параметры
  • member_idstringобязательный

    ID участника

tenant_team_enable

Повторно включить отключенного участника тенанта. Требуется API-токен владельца/администратора тенанта.

Параметры
  • member_idstringобязательный

    ID участника

tenant_team_invite

Пригласить участника тенанта по электронной почте. Токен приглашения отправляется приложением по почте и никогда не возвращается.

Параметры
  • emailstringобязательный

    Электронная почта приглашённого

  • rolestring

    admin, member, viewer или числовая роль

tenant_team_list

Выводит список участников организации, ожидающих приглашений, и разрешённых доменов электронной почты. Требует API-токен владельца или администратора.

Параметры

Без параметров.

tenant_team_remove

Удалить участника тенанта. Требуется токен API владельца или администратора тенанта.

Параметры
  • member_idstringобязательный

    ID участника

tenant_team_set_inference_role

Назначить или снять роль инференса для участника тенанта. Требуется API-токен владельца или администратора тенанта.

Параметры
  • inference_role_idstring | null

    Inference role ID, или null для очистки.

  • member_idstringобязательный

    ID участника

test_governance_policy

Выполняет пробный запуск политики управления AGT YAML для JSON-контекста. Требуется токен API владельца или администратора тенанта.

Параметры
  • contextobjectобязательный

    Контекст оценки политики

  • idstringобязательный

    Идентификатор политики управления

validate_compliance

Оценивает ограниченное содержимое на соответствие принятым наборам правил соответствия без изменения конфигурации политик.

Параметры
  • dataobjectобязательный

Похожие MCP-сервера

Acacian/aegis

Acacian/aegis

Agent-Aegis — единый слой управления (governance) для AI-агентов: блокирует prompt-инъекции, маскирует PII, применяет политики и ведет аудит. Работает с 12 фреймворками, включая MCP. Установка `pip install agent-aegis` и одна строка кода включают защиту.

Python15
hugoles/langfuse-mcp

hugoles/langfuse-mcp

Сервер MCP, открывающий Langfuse API для ИИ-ассистентов. Позволяет запрашивать трассировки, оценки, промпты и метрики, не покидая чат. Подходит для отладки ошибок LLM и мониторинга затрат.

TypeScript1
iris-eval/mcp-server

iris-eval/mcp-server

Iris - open-source MCP сервер для оценки безопасности и качества AI-агентов. Проверяет вывод на PII, инъекции, галлюцинации, контролирует стоимость. Логирует трассировки, имеет веб-дашборд. Работает с любым MCP-клиентом без SDK.

TypeScript9
kastelldev/kastell

kastelldev/kastell

Kastell — MCP-сервер для управления серверами: аудит безопасности, автоматическое исправление и мониторинг. Включает встроенного AI-агента для Claude и Cursor. Выполняет 470+ проверок, поддерживает...

TypeScript60
nihalxkumar/arch-mcp

nihalxkumar/arch-mcp

MCP сервер для интеграции AI-ассистентов с Arch Linux. Предоставляет доступ к Arch Wiki, AUR и официальным репозиториям, а также инструменты для управления пакетами и мониторинга системы. Полезен для безопасной установки пакетов и изучения Arch.

Python57
Agentled/mcp-server

Agentled/mcp-server

AgentLed — MCP сервер для AI-агентов с долговременной памятью, 100+ интеграциями и единой системой кредитов. Оркестрируйте сложные workflow, храните знания и автоматизируйте sales, контент, исследо...

TypeScript3
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин