Vector Store Scanner
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Probes vector-database endpoints for unauthenticated exposure of embeddings/RAG data
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiInicial↓ 335/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- npmNode.js instalado (para el comando npx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"vector-store-scanner": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@guardbee/mcp-vector-store-scanner"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add vector-store-scanner -- npx -y @guardbee/mcp-vector-store-scannerO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"vector-store-scanner": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@guardbee/mcp-vector-store-scanner"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"vector-store-scanner": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@guardbee/mcp-vector-store-scanner"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub GuardBee, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5789 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 78% de los otros 5789 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5789 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Vector Store Scanner?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.1) llegó al registro hace 10 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
@guardbee/mcp-vector-store-scanner
🇬🇧 English | 🇹🇷 Türkçe | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇧🇷 Português | 🇪🇸 Español | 🇩🇪 Deutsch
An MCP (Model Context Protocol) server that probes a vector-database (or vector-index-capable) endpoint for unauthenticated exposure — the same class of misconfiguration behind repeated real-world incidents of open Elasticsearch/MongoDB/Redis instances leaking data, now aimed at the RAG-era stack: Weaviate, Qdrant, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch, Redis, and Postgres/pgvector.
Every RAG pipeline's embeddings live somewhere. If that vector store is reachable on the network without authentication, anyone who finds it can read (and often write) every document your retrieval pipeline was ever given — including anything sensitive that made it into a chunk.
Telemetry is off by default. With
GUARDBEE_TELEMETRY=1it sends the server, tool, success, duration and short parameter values such as a file path; longer strings and fields likecontent,tokenorpasswordare replaced with a placeholder. See@guardbee/mcp-telemetry.
Claude ──► vector-store-scanner ──► Your vector-store endpoint
│ ├─ weaviate / qdrant / chroma / elasticsearch (HTTP fingerprint) │ info ──► schema/collections ──► actual stored data ├─ redis (raw RESP: PING, no AUTH sent) └─ postgres (raw wire protocol: SSLRequest + StartupMessage, no password sent)
How it escalates
Each HTTP-based probe doesn't stop at "is this thing up" — it walks the same path an attacker would, in increasing order of impact, and only reports what actually succeeded:
- Instance info (medium) — version/build details readable without auth. Low impact alone, but confirms the service is exposed and helps fingerprint known CVEs.
- Schema / collection listing (high) — class or collection names readable without auth. Reveals your data model even before any real data is read.
- Actual stored data (critical) — a real object/point/document comes back without auth. This is the finding that matters: your embeddings (and whatever they were built from) are readable by anyone who can reach this port.
Redis and Postgres get the same treatment via their native wire protocols instead of HTTP — a PING (Redis) or a StartupMessage (Postgres) is enough to learn whether authentication is enforced, without ever sending a real password. No credential is ever guessed, brute-forced, or sent — every check here is read-only fingerprinting, the same category of probing dns-intelligence and ssl-inspector already do elsewhere in this monorepo.
Features
- 6 target types: Weaviate, Qdrant, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch (HTTP), Redis (raw RESP), Postgres/pgvector (raw wire protocol)
- Auto-detection — fingerprints the endpoint by trying each known type in turn when
typeisn't specified - From-scratch protocol implementations for Redis and Postgres — no client library dependency, no real credentials ever sent, includes a TLS-upgrade path for Postgres's
SSLRequesthandshake - Escalating checks (info → schema → data) so a "critical" finding always means real data was actually read, not just that a port responded
- SARIF 2.1.0 output — CI/CD integration (GitHub Code Scanning, etc.)
- Config file support via
guardbee.yml - 22 unit tests against local mock HTTP/TCP servers, covering every probe's matched/unmatched fingerprint and each escalation level
Quick Start
Claude Desktop / MCP Client
{
"mcpServers": { "guardbee-vector-store-scanner": { "command": "npx", "args": ["-y", "@guardbee/mcp-vector-store-scanner"] } } }
CLI (CI/CD)
npx @guardbee/mcp-vector-store-scanner scan my-qdrant.internal --type=qdrant --fail-on=high --format=sarif > results.sarif
MCP Tools
| Tool | Description |
|---|---|
scan_endpoint | Probes a single host/port for unauthenticated exposure |
list_patterns | Lists the supported store types and what each check looks for |
What it catches
| Store | Check | Severity |
|---|---|---|
| Weaviate | /v1/meta readable without auth | medium |
| Weaviate | /v1/schema readable without auth — reveals class names | high |
| Weaviate | /v1/objects returns real data without auth | critical |
| Qdrant | / instance info readable without auth | medium |
| Qdrant | /collections readable without auth | high |
| Qdrant | /collections/ /points/scroll returns real data without auth | critical |
| Chroma | heartbeat reachable without auth | medium |
| Chroma | /collections readable without auth | high |
| Elasticsearch/OpenSearch | cluster info readable without auth | medium |
| Elasticsearch/OpenSearch | /_cat/indices readable without auth | high |
| Elasticsearch/OpenSearch | / /_search returns real documents without auth | critical |
| Redis | PING accepted without AUTH | critical |
| Postgres/pgvector | no TLS offered | medium |
| Postgres/pgvector | AuthenticationOk with no password challenge | critical |
Configuration (guardbee.yml)
vector-store-scanner:
fail-on: high # any | critical | high | medium | low | none timeout-ms: 4000
Limitations (by design)
- Chroma's actual-document read isn't checked — its data-read API varies significantly across versions, so this scanner stops at the collection-listing level for it (still enough to detect the primary "no auth at all" misconfiguration).
- Milvus isn't supported — its primary API is gRPC, which doesn't fingerprint via a lightweight probe the way the others do.
- This checks for unauthenticated read access, not authorization bugs behind a working auth layer (e.g. a valid-but-overprivileged API key) — that's out of scope for an external, credential-less probe.
Development
npm run build
npm test # 22 unit tests
License
MIT — GuardBee
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