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agent-payment-x402

Fügen Sie KI-Agenten die Möglichkeit hinzu, über das x402-Protokoll Zahlungen auszuführen, mit pro-Task-Budgets, Ausgabenkontrollen und nicht-verwahrenden Wallets. Unterstützt Base über das agentwallet-sdk und X Layer über OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Verwenden Sie dies, wenn ein Agent selbst für etwas bezahlen muss und pro-Task-Budgets, Ausgabenkontrollen sowie ein nicht-verwahrendes Wallet benötigt.

Was ist agent-payment-x402?

Diese Erweiterung ermöglicht es KI-Agenten, eigenständig richtlinienbasierte Zahlungen über das x402 HTTP-Zahlungsprotokoll durchzuführen. Dabei behält der Orchestrator die vollständige Kontrolle über die Ausgabenlimits, indem er pro-Task-Budgets, Sitzungslimits, zugelassene Empfänger und Transaktionsratenbegrenzungen festlegt. Die Agenten nutzen nicht-verwahrende Wallets (ERC-4337 Smart Accounts), behalten also ihre eigenen Schlüssel und gehen kein Verwahrungsrisiko ein. Unterstützt werden Base über das `agentwallet-sdk` (als MCP-Server) und X Layer über das OKX Agent Payments Protocol. Die Erweiterung bietet MCP-Tools wie `get_balance`, `send_payment`, `check_spending` und `list_transactions` und kann in Claude Code, Cursor oder andere MCP-kompatible Agenten-Frameworks integriert werden. Zusätzlich gibt es Verkäufer-SDKs für TypeScript, Go, Rust, Java und Python, um APIs zu betreiben, die Zahlungen von Agenten akzeptieren. Die Implementierung folgt dem Fail-Closed-Prinzip: Ist der Zahlungsdienst nicht erreichbar, wird die Aktion blockiert – es gibt keinen Fallback auf unbegrenzten Zugriff.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/agent-payment-x402

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Dokumentation

Agentenzahlungsabwicklung (x402)

Ermöglicht KI-Agenten richtlinienbasierte Zahlungen mit integrierten Ausgabenkontrollen. Nutzt das x402 HTTP-Zahlungsprotokoll und MCP-Tools, sodass Agenten für externe Dienste, APIs oder andere Agenten ohne Verwahrungsrisiko bezahlen können.

Wann verwenden

Verwenden Sie dies, wenn Ihr Agent für einen API-Aufruf bezahlen, einen Dienst erwerben, mit einem anderen Agenten abrechnen, pro-Task-Ausgabenlimits durchsetzen oder ein nicht-verwahrendes Wallet verwalten muss. Es passt gut zu den Erweiterungen cost-aware-llm-pipeline und security-review.

Entscheidungsbaum

Wählen Sie den Integrationspfad basierend darauf, ob Ihr Agent Zugang zu einer kostenpflichtigen API kauft oder andere für eine API bezahlt:

BedarfEmpfohlener Pfad
Agent bezahlt eine 402-geschützte API auf Base oder einer anderen vom Agentwallet unterstützten ChainVerwenden Sie agentwallet-sdk als MCP-Zahlungsserver mit strenger Ausgabenrichtlinie
Agent bezahlt eine 402-geschützte API auf X LayerVerwenden Sie das OKX Agent Payments Protocol aus okx/onchainos-skills; okx-x402-payment ist ein veralteter Legacy-Alias
TypeScript-API berechnet AgentenVerwenden Sie die OKX Payments TypeScript-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Express, Hono, Fastify oder Next.js
Go-API berechnet AgentenVerwenden Sie die OKX Payments Go-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Gin, Echo oder net/http
Rust-API berechnet AgentenVerwenden Sie die OKX Payments Rust-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Axum
Java-API berechnet AgentenVerwenden Sie die OKX Payments Java-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Spring Boot 2/3, Java EE oder Jakarta
Python-API berechnet AgentenÜberprüfen Sie vor der Implementierung das aktuelle OKX Payments-Repository; ein Python-Verkäuferleitfaden ist möglicherweise nicht verfügbar

Unterstützte Netzwerke

  • agentwallet-sdk: Verwenden Sie die Paketdokumentation, um die aktuelle Netzabdeckung vor der Produktion zu bestätigen. Base Sepolia ist der sicherste Entwicklungsstandard; Base Mainnet ist der Produktionspfad, der von der ursprünglichen Erweiterung genannt wird.
  • OKX Payments / X Layer: Aktuelle Verkäuferdokumentation zielt auf X Layer (eip155:196) und USDT0-Abrechnung ab. Rufen Sie die aktuellen SDK-Dokumente ab, bevor Sie Produktionscode generieren, da Zahlungspakete und Facilitator-Verhalten sich schnell ändern können.

Funktionsweise

x402-Protokoll

x402 erweitert HTTP 402 (Payment Required) zu einem maschinell verhandelbaren Ablauf. Wenn ein Server 402 zurückgibt, verhandelt das Zahlungstool des Agenten den Preis, überprüft das Budget, signiert eine Transaktion und wiederholt den Vorgang nur innerhalb der vom Orchestrator festgelegten Richtlinien- und Bestätigungsgrenzen.

Ausgabenkontrollen

Jeder Zahlungstool-Aufruf setzt eine SpendingPolicy durch:

  • Pro-Task-Budget — maximaler Ausgabenbetrag für eine einzelne Agentenaktion
  • Pro-Sitzungs-Budget — kumulatives Limit über eine gesamte Sitzung hinweg
  • Zugelassene Empfänger — Beschränkung, welche Adressen/Dienste der Agent bezahlen kann
  • Ratenbegrenzungen — maximale Transaktionen pro Minute/Stunde

Nicht-verwahrende Wallets

Agenten halten ihre eigenen Schlüssel über ERC-4337 Smart Accounts. Der Orchestrator legt die Richtlinien vor der Delegation fest; der Agent kann nur innerhalb der Grenzen ausgeben. Keine gepoolten Gelder, kein Verwahrungsrisiko.

MCP-Integration

Die Zahlungsschicht stellt standardmäßige MCP-Tools bereit, die in jede Claude Code- oder Agenten-Infrastruktur eingefügt werden können.

Sicherheitshinweis: Fixieren Sie immer die Paketversion. Dieses Tool verwaltet private Schlüssel – nicht fixierte npx-Installationen führen zu Supply-Chain-Risiken.

Option A: agentwallet-sdk (Base / Multi-Chain)

{
  "mcpServers": {
    "agentpay": {
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]"]
    }
  }
}

Verfügbare Tools (agent-callable)

ToolZweck
get_balanceKontostand des Agenten-Wallets überprüfen
send_paymentZahlung an Adresse oder ENS senden
check_spendingVerbleibendes Budget abfragen
list_transactionsPrüfpfad aller Zahlungen

Hinweis: Die Ausgabenrichtlinie wird vom Orchestrator festgelegt, bevor sie an den Agenten delegiert wird – nicht vom Agenten selbst. Dies verhindert, dass Agenten ihre eigenen Ausgabenlimits erhöhen. Konfigurieren Sie die Richtlinie über set_policy in Ihrer Orchestrierungsschicht oder in einem Pre-Task-Hook, niemals als ein vom Agenten aufrufbares Tool.

Option B: OKX Agent Payments Protocol (X Layer)

Verwenden Sie diesen Pfad für X Layer x402, Multi-Party Payment (MPP), Session Payment, Charge und A2A Charge-Abläufe.

Für kundenseitige Agentenabläufe:

  1. Installieren Sie das aktuelle okx/onchainos-skills-Repository oder referenzieren Sie es.
  2. Verwenden Sie skills/okx-agent-payments-protocol/SKILL.md als Dispatcher.
  3. Behandeln Sie skills/okx-x402-payment/SKILL.md als veralteten Kompatibilitätsalias, nicht als kanonische Erweiterung.
  4. Fordern Sie explizite Benutzerbestätigung vor Wallet-Statusprüfungen oder Zahlungsaktionen an. Verstecken Sie Zahlungsausführungen nicht hinter einem generischen Tool-Aufruf.

Für verkäuferseitige API-Abläufe rufen Sie vor der Codegenerierung den aktuellen sprachspezifischen Leitfaden ab:

LaufzeitAktueller Leitfaden
TypeScripthttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/typescript/SELLER.md
Gohttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/go/x402/SELLER.md
Rusthttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/rust/x402/SELLER.md
Javahttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/java/SELLER.md

Kopieren Sie keine Beispiele aus älteren Dokumentationen, ohne das aktuelle OKX-Repository zu überprüfen. Die aktuelle OKX-Anleitung verwendet okx-agent-payments-protocol als Dispatcher, und Java-Verkäuferdokumentation ist jetzt verfügbar.

Beispiele

Budgetdurchsetzung in einem MCP-Client

Wenn Sie einen Orchestrator erstellen, der den agentpay MCP-Server aufruft, setzen Sie Budgets durch, bevor Sie kostenpflichtige Tool-Aufrufe auslösen.

Voraussetzungen: Installieren Sie das Paket, bevor Sie die MCP-Konfiguration hinzufügen – npx ohne -y wird in nicht-interaktiven Umgebungen zur Bestätigung auffordern, was dazu führt, dass der Server hängt: npm install -g [email protected]

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  // 1. Anmeldeinformationen vor dem Erstellen des Transports validieren.
  //    Ein fehlender Schlüssel muss sofort fehlschlagen – lassen Sie den Teilprozess niemals ohne Authentifizierung starten.
  const walletKey = process.env.WALLET_PRIVATE_KEY;
  if (!walletKey) {
    throw new Error("WALLET_PRIVATE_KEY ist nicht gesetzt – Zahlungsserver wird nicht gestartet");
  }

  // Verbinden zum agentpay MCP-Server über stdio-Transport.
  // Erlauben Sie nur die Umgebungsvariablen, die der Server benötigt – leiten Sie niemals das gesamte process.env
  // an einen Drittanbieter-Teilprozess weiter, der private Schlüssel verwaltet.
  const transport = new StdioClientTransport({
    command: "npx",
    args: ["[email protected]"],
    env: {
      PATH: process.env.PATH ?? "",
      NODE_ENV: process.env.NODE_ENV ?? "production",
      WALLET_PRIVATE_KEY: walletKey,
    },
  });
  const agentpay = new Client({ name: "orchestrator", version: "1.0.0" });
  await agentpay.connect(transport);

  // 2. Ausgabenrichtlinie vor der Delegation an den Agenten festlegen.
  //    Überprüfen Sie immer den Erfolg – ein stiller Fehler bedeutet, dass keine Kontrollen aktiv sind.
  const policyResult = await agentpay.callTool({
    name: "set_policy",
    arguments: {
      per_task_budget: 0.50,
      per_session_budget: 5.00,
      allowlisted_recipients: ["api.example.com"],
    },
  });
  if (policyResult.isError) {
    throw new Error(
      `Fehler beim Festlegen der Ausgabenrichtlinie – Delegation nicht durchführen: ${JSON.stringify(policyResult.content)}`
    );
  }

  // 3. PreToolCheck vor jeder kostenpflichtigen Aktion verwenden
  await preToolCheck(agentpay, 0.01);
}

// Pre-Tool-Hook: Fail-Closed-Budgetdurchsetzung mit vier verschiedenen Fehlerpfaden.
async function preToolCheck(agentpay: Client, apiCost: number): Promise<void> {
  // Pfad 1: Ungültige Eingabe ablehnen (NaN/Unendlich umgehen den < Vergleich)
  if (!Number.isFinite(apiCost) || apiCost < 0) {
    throw new Error(`Ungültige apiCost: ${apiCost} – Aktion blockiert`);
  }

  // Pfad 2: Transport-/Konnektivitätsfehler
  let result;
  try {
    result = await agentpay.callTool({ name: "check_spending" });
  } catch (err) {
    throw new Error(`Zahlungsdienst nicht erreichbar – Aktion blockiert: ${err}`);
  }

  // Pfad 3: Tool hat einen Fehler zurückgegeben (z. B. Authentifizierungsfehler, Wallet nicht initialisiert)
  if (result.isError) {
    throw new Error(
      `check_spending fehlgeschlagen – Aktion blockiert: ${JSON.stringify(result.content)}`
    );
  }

  // Pfad 4: Antwortformat parsen und validieren
  let remaining: number;
  try {
    const parsed = JSON.parse(
      (result.content as Array<{ text: string }>)[0].text
    );
    if (!Number.isFinite(parsed?.remaining)) {
      throw new TypeError("fehlendes oder nicht endliches Feld 'remaining'");
    }
    remaining = parsed.remaining;
  } catch (err) {
    throw new Error(
      `check_spending hat unerwartetes Format zurückgegeben – Aktion blockiert: ${err}`
    );
  }

  // Pfad 5: Budget überschritten
  if (remaining < apiCost) {
    throw new Error(
      `Budget überschritten: Benötigt $${apiCost}, aber nur $${remaining} übrig`
    );
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error(err);
  process.exitCode = 1;
});

Best Practices

  • Budgets vor der Delegation festlegen: Beim Erstellen von Unter-Agenten fügen Sie über Ihre Orchestrierungsschicht eine SpendingPolicy hinzu. Geben Sie einem Agenten niemals unbegrenzte Ausgaben.
  • Abhängigkeiten fixieren: Geben Sie immer eine exakte Version in Ihrer MCP-Konfiguration an (z. B. [email protected]). Überprüfen Sie die Paketintegrität vor der Bereitstellung in der Produktion.
  • Prüfpfade: Verwenden Sie list_transactions in Post-Task-Hooks, um zu protokollieren, was ausgegeben wurde und warum.
  • Fail Closed: Wenn das Zahlungstool nicht erreichbar ist, blockieren Sie die kostenpflichtige Aktion – fallen Sie nicht auf nicht gemessenen Zugriff zurück.
  • Kombination mit security-review: Zahlungstools haben hohe Privilegien. Wenden Sie die gleiche Prüfung an wie bei Shell-Zugriff.
  • Zuerst mit Testnets testen: Verwenden Sie Base Sepolia für die Entwicklung; wechseln Sie für die Produktion zu Base Mainnet.

Produktionsreferenzen

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

Verwandte Skills