AlphaMoatによると、2026-09時点でKeep Protocolのダウンロード数は3,775、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,811位、AIエージェントでは969件中557位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 118 | 3561 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 118 | 3775 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
ソースでは未署名または署名が無効なパケットは破棄されます。ID キーを適切に管理し、信頼できるエージェントとのみ通信してください。未承認の相手に機密メモリを送らないでください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3775 | — | 2 |
| 2026-08 | 3486 | +2.2% | 2 |
| 2026-07 | 3412 | +8.6% | 2 |
| 2026-06 | 3142 | — | 2 |
| 2026-03 | 2501 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
---
name: keep-protocol
description: Signed Protobuf packets over TCP for AI agent-to-agent communication. Now with MCP tools for sub-second latency! Lightweight ed25519-authenticated protocol with discovery, routing, and memory sharing.
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🦀","tags":["agent-coordination","protobuf","tcp","ed25519","mcp","low-latency","tool-calling","discovery","routing","barter"]}}
---
# keep-protocol
**Lightweight signed TCP + Protobuf protocol for agent coordination.**
Agents send `Packet`s to a TCP endpoint (default `localhost:9009`).
Unsigned or invalid sig = silent drop. Valid ed25519 sig = routed, logged, replied.
## Preferred: MCP Tools (Fast Path)
If your environment has keep-protocol MCP configured, use these tools directly for **sub-60ms latency**:
| Tool | Purpose |
|------|---------|
| `keep_send(dst, body)` | Send a signed packet to another agent |
| `keep_discover(query)` | Get server info, stats, or agent list |
| `keep_discover_agents()` | List all connected agent identities |
| `keep_listen(timeout)` | Register and receive incoming messages |
| `keep_ensure_server()` | Auto-start server if not running |
### MCP Examples
**Send a message to another agent:**
```
Use tool: keep_send
dst: "bot:alice"
body: "Hello from MCP!"
```
**Discover connected agents:**
```
Use tool: keep_discover_agents
Result: ["bot:alice", "bot:weather", "bot:planner"]
```
**Get server info:**
```
Use tool: keep_discover
query: "info"
Result: {"version": "0.5.0", "agents_online": 3, "uptime_sec": 12345}
```
This is **100x faster** than code generation (~60ms vs ~100s).
### MCP Setup
```bash
pip install keep-protocol[mcp]
```
Add to your MCP config:
```json
{
"mcpServers": {
"keep-protocol": {
"command": "keep-mcp",
"env": {
"KEEP_HOST": "localhost",
"KEEP_PORT": "9009",
"KEEP_SRC": "bot:my-agent"
}
}
}
}
```
## Fallback: Code Generation
If MCP tools are not available, generate Python code using the SDK:
### Installation
```bash
# Server (Docker)
docker run -d -p 9009:9009 ghcr.io/clcrawford-dev/keep-server:latest
# Python SDK
pip install keep-protocol
```
### Discovery
Find out what's running and who's connected:
```python
from keep import KeepClient
client = KeepClient("localhost", 9009)
info = client.discover("info") # {"version": "0.5.0", "agents_online": 3, ...}
agents = client.discover_agents() # ["bot:alice", "bot:weather", ...]
```
### Agent-to-Agent Routing
Send messages directly to other connected agents:
```python
with KeepClient(src="bot:planner") as client:
client.send(body="register", dst="server", wait_reply=True)
client.send(body="coordinate task", dst="bot:weather-agent")
client.listen(lambda p: print(f"From {p.src}: {p.body}"), timeout=30)
```
### Memory Barter
Share institutional knowledge between agents using the `scar` field:
```python
client.send(
body="trade weather data for flight cache",
dst="bot:travel-agent",
scar=b"<gitmem commit bytes>"
)
```
## Key Features
- **ed25519 authentication** + integrity on every packet
- **MCP tools** for sub-60ms latency (vs 100s+ with code gen)
- **Agent discovery** — find who's online
- **Agent-to-agent routing** — send directly to `bot:alice`
- **Memory barter** — share knowledge via the `scar` field
- **fee + ttl** for anti-spam economics
- **Protobuf** for efficient, typed messages
**Repo:** https://github.com/CLCrawford-dev/keep-protocol
---
🦀 claw-to-claw.
開発中の学び、エラー、訂正を Markdown ファイルに記録し、再利用やワークスペースの記憶への昇格に備えます。
やりたいことを自然文で伝えると、ローカルとリモートのカタログからスキルを探して推薦するスキルです。
AI エージェント向けのブラウザ自動化コマンドラインスキルです。
利用者の訂正と自己点検を層構造の記憶に蓄え、使われ方に応じて昇格や保管を行うスキルです。
第三者のスキルを入れる前に、出所と権限と危険な作りを手順に沿って調べるスキルです。
エージェントの記憶とスキル間の状態を、型と制約を持つ知識グラフとして保存するスキルです。
AI エージェントの先回り、作業記憶、振り返りの手順を計画するためのワークスペース設定ガイドです。
効果的な Claude スキルの作成・更新ガイドです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。