Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

mcpgawk

von gawk-devVersion 0.1.83i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.gawk-dev/mcpgawk

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Measure MCP servers, pin the approved tool surface, refuse calls to tools that changed. Local-first.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "mcpgawk": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcpgawk",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add mcpgawk -- uvx mcpgawk mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "mcpgawk": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcpgawk",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "mcpgawk": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcpgawk",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto gawk-dev bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32599 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 93 % der anderen 32599 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32599 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist mcpgawk sicher?

Er hat 1 von 1 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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.83) kam vorgestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

Zendesk

von pipeworx-io

Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.

Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

One gateway in the path. On your machine.

Featured on Product Hunt.

mcpgawk

Your agents call Model Context Protocol servers that can change what their tools do *after* you approved them, and the agent will call the new one without noticing. mcpgawk reads every server your agents can reach, checks every call against a baseline you approved, and blocks the ones that changed. It runs on your machine and uploads nothing.

The same engine powers mcpgawk Platform: mcpgawk enforce puts one endpoint in front of the whole fleet with a key per caller, policy on every call and a hash-chained audit log, and mcpgawk monitor watches the servers you approved around the clock and tells you when one drifts. This free layer is the seeing and the blocking underneath it. mcpgawk Platform is one subscription per person for up to 3 machines: start a free 7-day trial at https://mcp.gawk.dev/trial.html?utm_source=github&utm_medium=readme (no card) or subscribe at https://mcp.gawk.dev/subscribe. Then mcpgawk login on this same install fetches the paid engine and turns those on — one more command, nothing else to set up.

Watch: mcpgawk in 64 seconds. A tool you approved changes in an update; mcpgawk refuses the call until you decide.

mcpgawk demo — its own output, in a sandbox that touches nothing of yours. Run the same command and you get the same thing.

Why

A server you approved can change what its tools do afterwards. Nothing in MCP tells your agent that happened — it just calls the new tool. That is the rug-pull, and it is the case mcpgawk is built for.

Two things follow from being able to see a server properly. You find out what each one can reach before you trust it, and you find out what it costs: every tool is loaded into your context on every request, used or not.

How it's different

  • It blocks, it does not only report. A scanner tells you afterwards. mcpgawk guard installs one pre-execution hook and a tool that appeared after you approved the server does not run.
  • It runs the server, not just reads it. mcpgawk verify drives tools in a sandbox and reports what they actually did — exfiltration, SSRF, poisoning — reproduced before it is reported.
  • Nothing is uploaded. Cloud scanners send your inventory to a server and gate the verdict there. Every decision here is made on your machine, with no account and nothing to sign in to.
  • It says what it did not check. Skipped tools are named as skipped, never counted as clean.

Features

  • 🛑 Block a changed tool before it runs — mcpgawk guard install puts one pre-execution hook in your agent's loop. The decision is local, in about 10ms, with nothing to sign in to. Works on 6 of the 21 supported clients; the rest have no hook point and are named, not glossed over.
  • 🧪 Run it, don't just read it — mcpgawk verify drives tools in a sandbox and reports what they did: exfiltration, SSRF, tool poisoning, secret leaks. The sandbox is a proxy by default, so it needs no Docker; Docker adds full container isolation when you have it. Safe mode drives only provably read-only tools, and every tool it skips is named as skipped.
  • 🧑⚖️ Approval needs a person — mcpgawk decide opens a local screen for what changed. The buttons live on the tokened link printed in your terminal, so an agent that opened the page cannot approve its own way past a block.
  • 🖥️ One local panel — mcpgawk panel: every server, every decision, every piece of evidence.
  • 📜 The changelog no vendor publishes — mcpgawk changes shows every change to a server's tool surface between the snapshots you have recorded: tools added or removed, input schemas widened, descriptions and annotations rewritten. It reads your local history, so it works for a server you approved weeks ago — the one thing a fresh scan can never tell you.
  • 🔌 Any transport — stdio, streamable-HTTP, SSE, and OAuth remotes (via the mcp-remote bridge).
  • 💸 Token cost index — exactly what each tool adds to your context at connect, plus the 3 heaviest tools.
  • 🧾 Capability facts — write / exfil-capable / declared annotations, straight from the schema, plus a trust-surface summary (% write, % exfil-capable, destructive-declared count) and an annotation-completeness score.
  • 📌 Integrity pin + drift — catch a server that silently rewrites its tools (--track).
  • 🚩 Bounded signals — injection-shaped descriptions, cross-server shadowing, under-declaring Server Cards — pointers for a human, never verdicts.
  • 🔒 Zero egress, by construction — the measurement layers import no network library. Enforced by a test. Two checks are opt-in and make an explicit exception (see Guarantees): --supply-chain and --oauth-scopes.

Get it — three ways

CLI (any terminal):

uv tool install --force mcpgawk      # or: pipx install --force mcpgawk

mcpgawk # finds every agent config on the machine itself

Run it as an MCP server: mcpgawk mcp (stdio), or uvx mcpgawk mcp.

Editor (VS Code / Cursor): install mcpgawk from the VS Code Marketplace or Open VSX. It scans your workspace mcp.json and shows cost + capability flags inline. The extension drives this engine as a subprocess — it is built and released separately, so its source is not in this repository.

CI (GitHub Action): gate every PR on token budget / drift (Marketplace):

- uses: gawk-dev/mcpgawk@v1

with: { config: mcp.json, max-tokens: 8000, fail-on-flagged: true }

When to run it

  • Once, then leave it on — mcpgawk guard install. After that a tool that appears on a server you already approved does not get called.
  • Before you add a server — see what it costs and what it can do, before you trust it.
  • When your agent feels slow or picks the wrong tool — it's often MCP bloat (too many / too-heavy tools).
  • On every PR — the CI gate catches drift and creeping token cost.
  • **If you *publish* an MCP server** — see what it costs your users and how it reads to a client, and fix it (usually one line per tool). Lean + well-annotated is a differentiator.

Use

mcpgawk                                  # first run: every agent config on this machine

mcpgawk demo # the whole arc in a sandbox — approve, drift, block mcpgawk guard install # put the baseline in your agent's loop mcpgawk guard status # is protection actually on? mcpgawk decide # what changed, and approve it as a human mcpgawk panel # the local page: servers, decisions, evidence mcpgawk verify mcp.json # run the servers and watch what they do mcpgawk changes # what changed on your servers since you approved them mcpgawk login # licence? one command fetches the paid engine (enforce, monitor)

Scanning on its own, if that is all you want:

mcpgawk scan mcp.json                                              # a whole config

mcpgawk scan --stdio "npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /tmp" mcpgawk scan --http https://host/mcp --header "Authorization: Bearer $TOKEN" mcpgawk scan --sse https://host/sse mcpgawk scan mcp.json --track # record + detect rug-pulls over time mcpgawk scan mcp.json --json # machine-readable labels mcpgawk scan mcp.json --verbose # full per-tool table, not just flagged tools mcpgawk scan mcp.json --supply-chain # opt-in: npm/PyPI deprecation check (network) mcpgawk scan mcp.json --oauth-scopes # opt-in: decode a supplied Bearer JWT's scope

Keep tokens out of the config file. Under mcpgawk wrap, an env value written as keychain: (or keychain: @ ) is read from your macOS Keychain when the server starts and placed in the server's environment only. The config holds a reference, the agent sees a reference, mcpgawk stores nothing. A reference that cannot be read refuses to start the server and names the reference, never a value.

"github": { "command": "mcpgawk", "args": ["wrap", "--", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],

"env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "keychain:gh-work" } }

What it reports

  • Cost index — tokens each tool adds at connect (named tokenizer; a comparable index, not an absolute Claude count), plus the 3 heaviest tools.
  • Trust surface — capability facts (write/mutating, exfil-capable, declared annotations) rolled up into % write, % exfil-capable, and a destructive-declared count.
  • Annotation completeness — a transparent composite (annotated ÷ total tools declaring read/write intent), not a risk score.
  • Coverage — tools, prompts, and resources counted (--verbose for the full per-tool table).
  • Integrity pin — a hash that changes if the server silently rewrites its tools; --track turns it into rug-pull detection over time.
  • Bounded signals — precise, low-false-positive pointers *for a human to review*, never verdicts: injection-shaped descriptions (tools and prompts), cross-server name shadowing, and public Server Cards that under-declare what the server actual

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen