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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

shadow-mcp

作者:saagpatelバージョン 0.2.0i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.saagpatel/shadow-mcp

インストール方法

What it does

Local MCP server that inventories and risk-grades MCP servers configured on this machine.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category その他

インストール

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

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "shadow": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "shadow-mcp",
            "mcp-serve"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    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

代わりにできること

A · shadow-mcp につなげるアプリを使う

  • 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
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

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)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user shadow -- uvx shadow-mcp mcp-serve
  4. Claude Code で /mcp と入力

    shadow-mcp が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    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)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    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)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    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

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?shadow-mcp を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user shadow -- uvx shadow-mcp mcp-serve

Claude 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。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
17/週
ライセンスi
ライセンスの記載なし
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.2.0
カテゴリi
その他
レジストリ公開日i
2026年7月3日
コードの最終更新i
2026年11月8日
作者
saagpatel
パッケージ
pypi: shadow-mcp
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

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

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

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。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    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

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:5 日前

  • ✕ 不合格

    ライセンスがある

    リポジトリにライセンスファイルが見つかりません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

話し合い

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。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの19671件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの19671件のうち11%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの19671件のうち44%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

shadow-mcpは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

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。

どのアプリで使えますか?

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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:World Monitor, Claude Flow, Windmill

同じカテゴリのほかの候補

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

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

作者:koala73広く使われている★ 9.1万今日更新

クラウドで動く✓ 提供元 · worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

作者:ruvnet広く使われている↓ 1.4万/週★ 8.2万14 か月前更新

パソコンで動く

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

作者:windmill-labs広く使われている★ 1.9万昨日更新

クラウドで動く

作者のREADME

READMEを開く

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。

shadow-mcp

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.

What it does

discover  ->  inventory  ->  risk-grade  ->  report
  1. Discover (read-only) MCP servers from supported configuration and runtime sources: Claude Code (~/.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.
  2. Inventory: merge sightings into one entry per logical server, even when a server appears under different names across hosts (personal-ops vs personal_ops), tracking every provenance.
  3. Risk-grade by delegating to the existing engines rather than reimplementing them:
  • MCPAudit for a 0-10 capability composite + injection findings
  • mcp-trust for an authoritative A-F danger grade (when known)
  • a thin local layer for the config-shaped OWASP dimensions the engines under-cover (secrets/MCP01, supply-chain provenance/MCP04, transport exposure/MCP07).
  1. Report: a ranked terminal table, a machine-readable JSON inventory, or markdown — plus a Shadow & attention section for the deltas that matter (running-but-unconfigured, broad blast radius, capable-but-ungraded).

The risk model and its OWASP mapping live in docs/risk-model.md.

Install

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.

Use

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).

Static vs connected grading

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.

Development and safe verification

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.

Safety

  • Read-only discovery. Collectors parse configs, invoke 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.)
  • Secrets stay out. We record env variable *names* (to flag secret-bearing servers per MCP01) but never their values. Inline credentials in command arguments, URLs, and process parent commands are redacted before storage. A captured inventory still contains local paths and hostnames, so treat *.inventory.json as private (it is git-ignored by default).

Use as an MCP server

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.

Tools
ToolDescription
scan_localFull pipeline (discover → inventory → grade → report). Returns JSON.
discover_localInventory every MCP server without grading. Returns JSON.
deep_scanGrade the named servers, or all servers when the list is empty (static, no spawning). Accepts names: list[str]. Returns JSON.
list_sourcesPer-collector source counts from a discover run. Returns JSON.
Run the server
# directly from a local checkout

uv run shadow-mcp mcp-serve

via uvx (once published to PyPI)

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.

Scope

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.

Status

Stack

Python 3.11+; uv-managed locked dependencies; Ruff, mypy, and pytest checks; Hatchling wheel and sdist builds.

Known risks
  • The minimum Python version remains 3.11 pending an owner decision about raising it to 3.12.
  • The MCP tool name deep_scan remains unchanged pending an owner decision; the similarly named CLI command can connect to servers.
  • Identity collisions in identity and inventory matching.
  • Process sightings are deduplicated by name before owner classification.
  • Grading evidence is limited to eight findings, and critical ranks below low.
  • Collector failures can be silent.
  • --json is ignored by sources and grade-missing.
  • Report writes are not atomic.
  • Markdown and Rich output escaping differs.
  • Dependency major upgrades, moving off Hatchling, a coverage threshold, package publishing, tags, and releases remain out of scope.
Next steps

Resolve the Python floor and MCP tool naming decisions, then address the listed behavior risks in a follow-up wave.