Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
An MCP server for analyzing PCAP files.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}Nutze Mcpcap und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es Mcpcap nutzt, oder ein Werkzeug von Mcpcap in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
ChatGPT kann Mcpcap noch nicht verbinden
Mcpcap läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen
A · Eine App nutzen, die Mcpcap verbinden kann
Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
claude mcp add mcpcap -- uvx mcpcapMcpcap sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Nutze Mcpcap und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Mcpcap nutzt, oder ein Werkzeug von Mcpcap in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Nutze Mcpcap und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es Mcpcap nutzt, oder ein Werkzeug von Mcpcap in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Nutze Mcpcap und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es Mcpcap nutzt, oder ein Werkzeug von Mcpcap in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Claude Code
claude mcp add mcpcap -- uvx mcpcapClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"mcpcap": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
pypi: mcpcapBasierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 11. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain mcpcap.ai bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Code zuletzt geändert: vor 36 Tagen
Nutzt MIT
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
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Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 36 Tagen geändert, und die neueste Version (0.10.0) kam vor 42 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
A modular Python MCP (Model Context Protocol) server for analyzing PCAP files. mcpcap exposes protocol-specific analysis tools that accept a local file path or remote HTTP URL at call time, so the server stays stateless and works cleanly with MCP clients.
mcpcap uses a modular architecture to analyze different network protocols found in PCAP files. Each module provides specialized analysis tools that can be called independently with any PCAP file, making it perfect for integration with Claude Desktop and other MCP clients.
mcpcap requires Python 3.10 or greater.
pip install mcpcap
uv add mcpcap
uvx mcpcap
Build the image from the repository root:
docker build -t mcpcap .
Run it over HTTP for MCP clients that connect to a network endpoint:
docker run --rm \
-p 127.0.0.1:8080:8080 \ -v "$(pwd)/examples:/pcaps:ro" \ mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --allow-unauthenticated-http
Run it over stdio for clients that can spawn docker run directly:
docker run --rm -i \
-v "$(pwd)/examples:/pcaps:ro" \ mcpcap
When you mount local captures into the container, use the container path in tool calls:
analyze_dns_packets("/pcaps/dns.pcap")
Remote http:// and https:// PCAP URLs work without a volume mount because mcpcap downloads them inside the container at call time.
For the default HTTP workflow, start the bundled Compose service:
docker compose up
This pulls ghcr.io/mcpcap/mcpcap:latest, publishes http://127.0.0.1:8080/mcp only on host loopback, and mounts ./examples into the container as /pcaps.
analyze_dns_packets("/pcaps/dns.pcap")
To analyze your own captures, change the volume in docker-compose.yml from ./examples:/pcaps:ro to your local capture directory.
For local development against the checked-out source instead of GHCR:
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up --build
Start mcpcap as a stateless MCP server:
# Default stdio transport for Claude Desktop and similar clients
mcpcap
mcpcap --modules dns,tcp
mcpcap --max-packets 1000
mcpcap --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080
Use stdio transport for local MCP clients like Claude Desktop:
{
"mcpServers": { "mcpcap": { "command": "mcpcap", "args": [] } } }
Use HTTP transport when your MCP client expects a network endpoint:
mcpcap --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080
Point your HTTP-capable MCP client at:
http://127.0.0.1:8080/mcp
Docker users can publish the same endpoint with:
docker run --rm \
-p 127.0.0.1:8080:8080 \ -v "/path/to/captures:/pcaps:ro" \ mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --allow-unauthenticated-http
Or with Compose:
docker compose up
HTTP binds on non-loopback interfaces require the MCPCAP_AUTH_TOKEN environment secret. Set a strong random secret through your secret manager or enter it without recording it in shell history:
read -rs -p "HTTP bearer token: " MCPCAP_AUTH_TOKEN
export MCPCAP_AUTH_TOKEN mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080
Clients must send Authorization: Bearer on every request. Use a TLS reverse proxy and an HTTPS URL for remote clients. A configured token also protects loopback endpoints; stdio is unaffected. The Docker examples use --allow-unauthenticated-http to bind inside the container while publishing only to host loopback. Keep that loopback mapping and use a trusted local Docker network; other containers on the same network can reach the service. Compose forwards MCPCAP_AUTH_TOKEN when set, so you can also secure the local container endpoint. See the HTTP integration guide for details.
Use the analysis tools with any PCAP file by providing the file path or URL when you call the tool:
DNS Analysis:
analyze_dns_packets("/path/to/dns.pcap")
analyze_dns_packets("https://example.com/remote.pcap")
DHCP Analysis:
analyze_dhcp_packets("/path/to/dhcp.pcap")
analyze_dhcp_packets("https://example.com/dhcp-capture.pcap")
ICMP Analysis:
analyze_icmp_packets("/path/to/icmp.pcap")
analyze_icmp_packets("https://example.com/ping-capture.pcap")
TCP Connection Analysis:
analyze_tcp_connections("/path/to/capture.pcap")
analyze_tcp_connections("/path/to/capture.pcap", server_ip="192.168.1.1", server_port=80)
TCP Pattern Analysis:
analyze_tcp_anomalies("/path/to/capture.pcap", server_ip="10.0.0.1")
TCP Retransmission Analysis:
analyze_tcp_retransmissions("/path/to/capture.pcap")
Traffic Flow Analysis:
analyze_traffic_flow("/path/to/capture.pcap", server_ip="192.168.1.100")
SIP Analysis:
analyze_sip_packets("/path/to/voip-signaling.pcap")
analyze_sip_packets("https://example.com/sip-call-flow.pcap")
CapInfos Analysis:
analyze_capinfos("/path/to/any.pcap")
analyze_capinfos("https://example.com/capture.pcap")
If you are using Docker with a bind mount, pass the in-container path instead of the host path:
analyze_capinfos("/pcaps/dns.pcap")
mcpcap provides specialized analysis prompts to guide LLM analysis:
# Load specific modules
mcpcap --modules dns # DNS analysis only mcpcap --modules tcp # TCP analysis only mcpcap --modules dhcp # DHCP analysis only mcpcap --modules icmp # ICMP analysis only mcpcap --modules sip # SIP analysis only mcpcap --modules dns,tcp # DNS and TCP analysis mcpcap --modules dns,dhcp,icmp,tcp,sip,capinfos # All modules (default)
# Limit packet analysis for large files
mcpcap --max-packets 1000
# Default stdio transport
mcpcap
mcpcap --transport http
mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 9000
mcpcap --modu