プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Valca

作者:PranLabsバージョン 0.6.1i★ 2iパソコンで動く
レジストリ名io.github.pranlabs/valca

インストール方法

What it does

Scans code, IaC and AI-agent config for security problems. Read-only — nothing can be edited.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category サイバーセキュリティ

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 2/2 合格 · あなたのパソコンで動きます

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": {
        "valca": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "valca"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    Valca 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 Valca を使っていると言うか、回答に Valca 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 Valca につなげません

Valca 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 · Valca 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 · サイバーセキュリティ 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 valca -- uvx valca
  4. Claude Code で /mcp と入力

    Valca 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

    Valca 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 Valca を使っていると言うか、回答に Valca 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

    Valca 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 Valca を使っていると言うか、回答に Valca 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

    Valca 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 Valca を使っていると言うか、回答に Valca 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?Valca 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 valca -- uvx valca

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

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

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
30/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
0.6.1
レジストリ公開日i
2026年10月7日
コードの最終更新i
2026年10月11日
作者
PranLabs
パッケージ
pypi: valca
ウェブサイト
valca.io
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12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 PranLabs 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:32 日前

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 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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サイバーセキュリティのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1040件のうち82%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1040件のうち53%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1040件のうち100%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

Valcaは安全ですか?

当てはまる基本チェック2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32 日前、最新バージョン(0.6.1)がレジストリに届いたのは36 日前です。

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:Robin: AI-Powered Dark Web OSINT, HOL Guard, UniFi Network MCP

代わりの候補

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

HOL Guard

Local-first AI agent security evidence and approval workflows through HOL Guard's stdio MCP server.

作者:hashgraph-online広く使われている↓ 7083/週★ 10887 日前更新

パソコンで動く

UniFi Network MCP

Manage UniFi Network devices, clients, firewall, VLANs, VPNs, and more via MCP.

作者:sirkirby広く使われている↓ 1.1万/週★ 1037 リポジトリ全体のスター8 か月前更新

パソコンで動く

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。

Valca

AI coding security co-pilot — blocks insecure code at the moment of generation.

Formerly published as `vigilsec`. The package is now valca. Both the valca and vigil

commands work, so existing hooks and scripts keep running unchanged.

Valca intercepts every file an AI coding assistant writes and blocks it if CRITICAL or HIGH security findings are detected — before the file hits disk. It's the only tool that operates at generation time rather than post-commit.

AI writes file → valca scan → exit 2 → Claude Code blocks the write

The Problem

AI coding assistants reproduce the most common patterns in their training data. The most common patterns are insecure defaults.

The clearest example: every existing IaC scanner (Checkov, Trivy, Snyk, Semgrep) misses the docker-compose port binding that exposes your database to the internet:

ports:
  • "5432:5432" # ← binds to 0.0.0.0, bypasses UFW, reachable from anywhere

The correct form is "127.0.0.1:5432:5432". Valca catches it. Nothing else does.


Install

pip install valca

Wire the Claude Code hook (one time):

valca init --global     # `valca init --global` also works

That's it. Every file Claude Code writes is now scanned before it saves. Reload Claude Code to activate.


Network access

Valca's core scanning is fully offline — the package has zero runtime dependencies and the engine never sends your code, file paths, or findings anywhere.

Three rules do reach the network, because checking whether a dependency is vulnerable or fabricated is impossible offline. When a manifest (requirements.txt, package.json, lockfiles) is scanned, these rules send package names and version strings only to:

HostUsed byWhat is sent
api.osv.devVGL-PKG001 (known CVE in a pinned version)package name + version
pypi.orgVGL-PKG002/003/004 (hallucinated, stale, or suspicious package)package name
registry.npmjs.orgVGL-PKG002/003/004package name

Your source code, file contents, file paths, and scan results are never transmitted. If your dependency inventory is itself sensitive, turn these rules off in .valcarc and Valca runs completely offline:

disabled_rules = ["VGL-PKG001", "VGL-PKG002", "VGL-PKG003", "VGL-PKG004"]

Usage

# Scan a single file

valca scan docker-compose.yml

Scan a directory

valca scan ./my-project/

JSON output (for CI / dashboards)

valca scan ./my-project/ --format json

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

valca scan ./my-project/ --format sarif > results.sarif

Only report HIGH and above

valca scan ./my-project/ --severity HIGH

Open feedback & waitlist form

valca feedback

Review what has been caught over time. Both commands read the local scan history — nothing leaves your machine.

# Findings log — what was caught, where, and when

valca log # 20 most recent findings valca log --severity CRITICAL # only criticals valca log --project api --since 2026-09-01 valca log --limit 100 --format json # for dashboards

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

valca stats valca stats --format json

valca stats reports how often each rule fires and how often you suppressed it, so rules with poor precision in *your* codebase are visible rather than guessed at.

Exit codes:

CodeMeaning
0No findings — write proceeds
1Advisory findings only (MEDIUM / LOW / INFO)
2CRITICAL or HIGH found — Claude Code blocks the write

See It in Action

Blocking a vulnerable GitHub Actions workflow at write time:

In April 2026, researchers found that all three major AI coding agents (Claude Code, Gemini CLI, Copilot) could be hijacked to exfiltrate ANTHROPIC_API_KEY and GITHUB_TOKEN via a hidden HTML comment in a GitHub issue. CVSS 9.4. No special access required.

Valca catches the vulnerable workflow (issues: trigger + AI agent + API key in env) before it reaches git — the only tool that does.

→ Full writeup: The Attack That Steals Your API Keys Through a GitHub Issue Comment


Rules

116 rules across 27 categories. All built-in, stdlib-only, zero runtime dependencies.

This catalogue is generated from the rule registry — it cannot drift from the shipped engine.

Secrets & Credential Exposure (14 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-I001CRITICALeval() or exec() — code injection risk
VGL-I002HIGHsubprocess with shell=True
VGL-I003HIGHos.system() call
VGL-S001CRITICALAWS access key hardcoded
VGL-S002CRITICALHardcoded password
VGL-S003CRITICALHardcoded API key
VGL-S004CRITICALHardcoded bearer token
VGL-S005CRITICALHardcoded JWT secret
VGL-S006CRITICALPEM private key in source
VGL-S007CRITICALDatabase URL with embedded credentials
VGL-S008CRITICALStripe live secret key
VGL-S009CRITICALSlack token hardcoded
VGL-S010CRITICALProvider API key hardcoded (OpenAI / GitHub / GitLab / Google)
VGL-S012HIGHInsecure placeholder default for security-critical config
GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-GHA001CRITICALPwn Request — pull_request_target with attacker-controlled checkout ref
VGL-GHA002CRITICALScript injection — user-controlled context expression in run: step
VGL-GHA004HIGHSecret directly interpolated in run: step (visible in process table)
VGL-GHA005MEDIUMWorkflow missing explicit permissions block (implicit GITHUB_TOKEN scope)
VGL-GHA006HIGHCache usage in pull_request workflow (cache poisoning attack vector)
VGL-GHA007HIGHSelf-hosted runner with pull_request trigger (persistent runner risk)
VGL-GHA008HIGHworkflow_run trigger without ref/repo validation
VGL-GHA009CRITICALAI agent wired to untrusted-input trigger (issues/pull_request_target) with API key in env
VGL-GHA010HIGHAI agent on pull_request_target without fork origin guard
VGL-GHA011CRITICALUntrusted GitHub event data interpolated into AI agent prompt
VGL-GHA012HIGHAI agent on untrusted trigger with no --allowedTools restriction
VGL-GHA013MEDIUMAI agent on untrusted trigger with no --max-turns limit
VGL-GHA014HIGHcontents: write permission with AI agent on untrusted trigger
AI Agent — Prompt Injection (9 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-PI001CRITICALUser input interpolated into the LLM system prompt
VGL-PI002HIGHRaw HTTP request body used as LLM message content
VGL-PI003HIGHString formatting used to build prompts with user data
VGL-PI004MEDIUMTool output appended to the conversation without sanitization
VGL-PI005CRITICALHTTP request data flows into an LLM prompt unsanitised
VGL-PI006CRITICALLLM response flows into subprocess, exec or eval
VGL-PI007HIGHWebhook payload flows directly into an AI agent
VGL-PI008HIGHDatabase content interpolated into a prompt — second-order injection
VGL-PI009HIGHUser input written into a vector store — memory poisoning
Dockerfile Hardening (8 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-DF001HIGHDockerfile runs as root — no USER directive
VGL-DF002MEDIUMDockerfile uses unpinned :latest base image
VGL-DF003HIGHDockerfile bakes secret into ENV or ARG layer
VGL-DF004HIGHcurlbash or wgetsh pipe in Dockerfile RUN instruction
VGL-DF005HIGHTLS verification disabled in Dockerfile RUN fetch
VGL-DF006MEDIUMADD used for local files — use COPY instead
VGL-DF007HIGHCOPY . without .dockerignore — risks leaking .git, .env, credentials
VGL-DF008MEDIUMWorld-writable permissions set in Dockerfile (chmod 777)
Docker Compose (7 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-D001CRITICALDocker public port binding — bypasses UFW, exposes service to internet
VGL-D002HIGHdocker-compose environment block contains hardcoded secret
VGL-D003CRITICALDocker container runs in privileged mode
VGL-D004HIGHDocker container uses host network mode
VGL-D005CRITICALDocker socket mounted into container — full container escape vector
VGL-D006HIGHSensitive host path mounted into container
VGL-D007HIGHAWS credentials directory (~/.aws) mounted into container — exposes all profiles
Terraform (7 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-TF001CRITICALTerraform hardcoded secret value
VGL-TF002HIGHTerraform resource with public access enabled
VGL-TF003HIGHTerraform encryption explicitly disabled
VGL-TF004CRITICALIMDSv1 enabled on EC2 instance — vulnerable to SSRF metadata theft
VGL-TF005HIGHTerraform S3 state backend stored without encryption
VGL-TF006MEDIUMDeletion protection disabled on managed resource
VGL-TF007MEDIUMAudit logging disabled on Terraform-managed resource
Deserialization & Path Traversal (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-DESER001CRITICALInsecure deserialization — pickle.loads / pickle.load
VGL-DESER002HIGHInsecure YAML deserialization — yaml.load() without SafeLoader
VGL-DESER003HIGHInsecure deserialization — marshal.loads with untrusted data
VGL-PATH001HIGHPath traversal — user input passed to file open or path join without validation
VGL-SSTI001CRITICALServer-Side Template Injection — user input rendered as Jinja2 template
MCP Server Security (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-MCP001CRITICALPrompt injection embedded in MCP tool description
VGL-MCP002HIGHMCP tool description built from user-controlled data
VGL-MCP003HIGHShell execution in an MCP tool handler without a sandbox
VGL-MCP004HIGHMCP server config uses an unpinned package or plaintext HTTP endpoint
VGL-MCP005HIGHMCP fetch tool takes an agent-controlled URL with no allowlist
Web Application Security (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-CORS001HIGHCORS wildcard — allow_origins=['*']
VGL-SQL001CRITICALSQL injection — query built with f-string or string concatenation
VGL-SQL002CRITICALSQL injection — ORM raw query with f-string
VGL-SSL001HIGHSSL verification disabled
VGL-SSRF001CRITICALSSRF — HTTP call with user-controlled URL
AI Agent — Excessive Agency (4 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-A001CRITICALLLM output piped into shell execution
VGL-A002HIGHHardcoded auto-approval disables human-in-the-loop
VGL-A003HIGHUnbounded agent loop with no iteration limit
VGL-A004HIGHLLM response written to disk without validation
Authentication & Session (4 rules)
RuleSeverityWhat it catches

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます