World Monitor
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.
Local MCP server that inventories and risk-grades MCP servers configured on this machine.
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 2/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"shadow": {
"command": "uvx",
"args": [
"shadow-mcp",
"mcp-serve"
]
}
}
}shadow-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が shadow-mcp を使っていると言うか、回答に shadow-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ shadow-mcp につなげません
shadow-mcp はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · shadow-mcp につなげるアプリを使う
B · その他 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user shadow -- uvx shadow-mcp mcp-serveshadow-mcp が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
shadow-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が shadow-mcp を使っていると言うか、回答に shadow-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
shadow-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が shadow-mcp を使っていると言うか、回答に shadow-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
shadow-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が shadow-mcp を使っていると言うか、回答に shadow-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
JSON 設定は下の「開発者向け」にあります
Claude Code
claude mcp add --scope user shadow -- uvx shadow-mcp mcp-serveClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"shadow": {
"command": "uvx",
"args": [
"shadow-mcp",
"mcp-serve"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"shadow": {
"command": "uvx",
"args": [
"shadow-mcp",
"mcp-serve"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"shadow": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"shadow-mcp",
"mcp-serve"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月13日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント saagpatel で確認済みです
コードの最終更新:5 日前
リポジトリにライセンスファイルが見つかりません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち2項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は5 日前、最新バージョン(0.2.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:World Monitor, Claude Flow, Windmill
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Discover and risk-grade the MCP servers actually present on this machine.
Most MCP security tooling assumes you already have a list of servers to audit. On a real developer machine you don't: servers are scattered across Claude Code, Codex, Claude Desktop, project-local .mcp.json files, DXT extensions, and live processes that bind no port. shadow-mcp finds them first, then grades them.
This is the local-first answer to OWASP MCP09:2025 — Shadow MCP Servers.
discover -> inventory -> risk-grade -> report
~/.claude.json, user + project scope), claude mcp list (catches remote + plugin servers no file contains), Codex (~/.codex/config.toml + profiles), project .mcp.json, Claude Desktop config + DXT extension manifests, and the live process table.personal-ops vs personal_ops), tracking every provenance.The risk model and its OWASP mapping live in docs/risk-model.md.
From this repository root, use uv:
make setup
The grading engines (mcp-audits and mcp-trust) are runtime dependencies resolved from PyPI, not editable sibling checkouts or an engines group. The installed mcp-trust package supplies its seed catalog; --registry-db or SHADOW_MCP_MCPTRUST_DB selects an explicitly chosen local registry instead.
uv run shadow-mcp scan # full pipeline, terminal report
uv run shadow-mcp scan --json out.json # machine-readable inventory uv run shadow-mcp scan --format markdown # markdown report uv run shadow-mcp discover # inventory only, no grading uv run shadow-mcp sources # per-collector counts uv run shadow-mcp grade-missing # A-F for servers the registry hasn't scanned uv run shadow-mcp deep-scan cost-tracker # connect to a server, grade its real tools
Useful flags: --no-processes (skip the live process scan), --no-cli (skip claude mcp list), --no-mcpaudit (inventory + mcp-trust only), --home PATH (point discovery at a fixture tree).
By default grading is static (config-only): no server is spawned, so grades reflect what's visible in the config. That's safe but coarse — a server's real capability only shows once you connect and list its tools.
shadow-mcp scan --connect (or deep-scan [names...]) spawns each stdio server and enumerates its real tools, delegating to MCPAudit's connected engine for a capability grade that actually differentiates (a filesystem server jumps from a static A to a connected D). This is opt-in because connecting executes the server; remote endpoints are never spawned (that's the network-scan tier), and a server that needs real secrets to start falls back to its static grade.
The committed uv.lock fixes the PyPI runtime and development graph. From the repository root, run:
make check
The suite uses synthetic homes. Keep SHADOW_MCP_RUN_CONNECT unset: the explicitly opted-in connected test is a separate server-execution lane. CI runs the same aggregate gate on Python 3.11 through 3.15; see the workflow. make build creates the wheel and sdist used by the release workflow.
Do not use the normal scan, discover, sources, grade-missing or MCP tool calls as a development smoke: they inventory the machine by default. CLI deep-scan and scan --connect additionally execute servers. For changed JSON or Markdown reports, check the corresponding fixture tests (tests/test_report.py) and inspect synthetic output; this CLI has no browser UI. Actual workstation or connected behavior requires its own explicitly authorized qualification.
claude mcp list (unless --no-cli is set), and list processes; nothing they find is ever mutated. (--connect/deep-scan is the one path that *executes* servers, and only when you explicitly ask.)*.inventory.json as private (it is git-ignored by default).shadow-mcp can serve its own inventory tools as an MCP server so an agent can query your local MCP surface without leaving the conversation.
| Tool | Description |
|---|---|
scan_local | Full pipeline (discover → inventory → grade → report). Returns JSON. |
discover_local | Inventory every MCP server without grading. Returns JSON. |
deep_scan | Grade the named servers, or all servers when the list is empty (static, no spawning). Accepts names: list[str]. Returns JSON. |
list_sources | Per-collector source counts from a discover run. Returns JSON. |
# directly from a local checkout
uv run shadow-mcp mcp-serve
uvx shadow-mcp mcp-serve
LOCAL only. MCP tools read local configs and the process table, skip claude mcp list, and never connect to hosted MCP endpoints or spawn servers. Grading is static (config-based); connect=False is enforced unconditionally.
This is the local-first tool: it inventories one machine from its configs and processes. A later network-scan expansion (probing hosts/ports for remote MCP endpoints, org-wide fleet inventory, typosquat-distance provenance checks) is deliberately out of scope here — see the bottom of docs/risk-model.md and the project notes for what that would add.
Python 3.11+; uv-managed locked dependencies; Ruff, mypy, and pytest checks; Hatchling wheel and sdist builds.
deep_scan remains unchanged pending an owner decision; the similarly named CLI command can connect to servers.critical ranks below low.--json is ignored by sources and grade-missing.Resolve the Python floor and MCP tool naming decisions, then address the listed behavior risks in a follow-up wave.