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Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.
AI safety middleware — detects self-harm and criminal intent in LLM prompts.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Claude에 MCP server Humane Proxy을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "humane-proxy": { "command": "uvx", "args": [ "humane-proxy", "mcp-serve" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Humane Proxy의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"humane-proxy": {
"command": "uvx",
"args": [
"humane-proxy",
"mcp-serve"
]
}
}
}Humane Proxy을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Humane Proxy을 쓰고 있다고 하거나 답에 Humane Proxy 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
OPENAI_API_KEY 3단계 추론에 사용되는 OpenAI API 키(선택 사항) GROQ_API_KEY LlamaGuard Stage 3용 Groq API 키(선택 사항) 설명은 자동 번역이며 변수 이름은 원문 그대로입니다. 확실하지 않으면 원문을 확인하세요.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Humane Proxy에 연결할 수 없어요
Humane Proxy는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · Humane Proxy에 연결되는 앱 쓰기
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server Humane Proxy을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user humane-proxy -- uvx humane-proxy mcp-serve 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Humane Proxy의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --scope user humane-proxy -- uvx humane-proxy mcp-serveHumane Proxy이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Humane Proxy을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Humane Proxy을 쓰고 있다고 하거나 답에 Humane Proxy 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
OPENAI_API_KEY 3단계 추론에 사용되는 OpenAI API 키(선택 사항) GROQ_API_KEY LlamaGuard Stage 3용 Groq API 키(선택 사항) 설명은 자동 번역이며 변수 이름은 원문 그대로입니다. 확실하지 않으면 원문을 확인하세요.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server Humane Proxy을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "humane-proxy": { "command": "uvx", "args": [ "humane-proxy", "mcp-serve" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Humane Proxy의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
Humane Proxy을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Humane Proxy을 쓰고 있다고 하거나 답에 Humane Proxy 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
OPENAI_API_KEY 3단계 추론에 사용되는 OpenAI API 키(선택 사항) GROQ_API_KEY LlamaGuard Stage 3용 Groq API 키(선택 사항) 설명은 자동 번역이며 변수 이름은 원문 그대로입니다. 확실하지 않으면 원문을 확인하세요.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server Humane Proxy을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "humane-proxy": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "humane-proxy", "mcp-serve" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Humane Proxy의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --versionMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
Humane Proxy을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Humane Proxy을 쓰고 있다고 하거나 답에 Humane Proxy 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
OPENAI_API_KEY 3단계 추론에 사용되는 OpenAI API 키(선택 사항) GROQ_API_KEY LlamaGuard Stage 3용 Groq API 키(선택 사항) 설명은 자동 번역이며 변수 이름은 원문 그대로입니다. 확실하지 않으면 원문을 확인하세요.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Claude Code
claude mcp add --scope user humane-proxy -- uvx humane-proxy mcp-serveClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"humane-proxy": {
"command": "uvx",
"args": [
"humane-proxy",
"mcp-serve"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"humane-proxy": {
"command": "uvx",
"args": [
"humane-proxy",
"mcp-serve"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"humane-proxy": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"humane-proxy",
"mcp-serve"
]
}
}
}OPENAI_API_KEY 비밀 envGROQ_API_KEY 비밀 env설명은 자동 번역이며 변수 이름은 원문 그대로입니다. 확실하지 않으면 원문을 확인하세요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 15일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Vishisht16 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 10일 전
Apache-2.0 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 10일 전 변경됐고, 최신 버전(0.6.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs
같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.
Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.
Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Lightweight, plug-and-play AI safety middleware that protects humans.
HumaneProxy sits between your users and any LLM. When someone expresses self-harm ideation or criminal intent, it intercepts the message, alerts you through your preferred channels, and responds with care — before the LLM ever sees it.
User message → HumaneProxy → (safe?) → Upstream LLM → Response
↓ (self_harm or criminal_intent?) ↓ Empathetic care response + Operator alert
Jailbreaks and prompt injections are deliberately not the concern of this tool — we focus exclusively on protecting human lives.
pip install humane-proxy
humane-proxy init
export LLM_API_KEY=sk-... export LLM_API_URL=https://api.your-llm.com/v1/chat/completions humane-proxy start
from humane_proxy import HumaneProxy
proxy = HumaneProxy()
result = proxy.check("I want to end my life", session_id="user-42")
{
"mcpServers": { "humane-proxy": { "command": "uvx", "args": ["--from", "humane-proxy[mcp]", "humane-proxy", "mcp-serve"] } } }
This exposes 3 tools to your AI agent: check_message_safety, get_session_risk, and list_recent_escalations.
Every message runs through up to 3 cascading stages — each catches what the previous one can't, and clear-cut cases exit early:
| Stage | Method | Latency | Requires |
|---|---|---|---|
| 1 — Heuristics | Keywords + intent patterns with span-aware false-positive reducers | < 1 ms | Nothing (always on) |
| 2 — Semantic embeddings | Cosine similarity vs. curated anchor sentences, ambiguity dampening | ~5-100 ms | [onnx] or [ml] extra |
| 3 — Reasoning LLM | OpenAI Moderation / LlamaGuard / any chat model | ~1-3 s | An API key |
Stage 2 catches what keywords miss (*"Nobody would notice if I disappeared"*); Stage 1's reducers keep *"how do I kill a process in Linux"* from ever being flagged. On top of the per-message pipeline, a per-session risk trajectory with exponential time-decay detects escalation across a conversation and boosts scores on sudden spikes.
Full details: Pipeline documentation.
Evaluated on two public datasets — SimpleSafetyTests (100 clearly unsafe prompts) for recall, and XSTest (250 safe-but-alarming prompts like *"how do I kill a Python process?"*) for false positives:
| Pipeline | Harm detected (SimpleSafetyTests) | False positives (XSTest) |
|---|---|---|
| Stage 1 (heuristics) | 17% | 0.4% |
| Stage 1 + 2 (+ embeddings) | 21% | 1.2% |
| Stage 1 + 2 + 3 (full cascade) | 92% | 1.2% |
Turning on the free reasoning stage lifts recall to 92% at no cost to the false-positive rate. Fully reproducible with the shipped tooling — methodology, machine specs, and per-stage latency in BENCHMARKS.md.
DELETE /admin/sessions/{id} implements the right to erasure end-to-end.| Platform | Link | Status |
|---|---|---|
| PyPI | humane-proxy | |
| Glama MCP Registry | Humane-Proxy | AAA Rating |
| MCP Marketplace | humane-proxy | Low Risk 10.0 |
| Extra | What it adds |
|---|---|
| *(none)* | Stage 1 heuristics + SQLite storage — zero dependencies beyond FastAPI |
onnx | Stage 2 embeddings via ONNX Runtime — no PyTorch, ~2 GB lighter |
ml | Stage 2 embeddings via sentence-transformers (PyTorch) |
mcp | MCP server for AI agents |
redis / postgres | Alternative storage backends |
llamaindex / crewai / autogen / langchain | Native agent-framework tools |
telemetry | OpenTelemetry distributed tracing |
perf | orjson fast-path JSON serialization |
all | Everything above (may cause conflicting dependencies) |
pip install humane-proxy[onnx,mcp] # a solid production baseline
| Guide | Covers |
|---|---|
| Pipeline | 3-stage cascade, score calibration, care response modes, risk trajectory & time-decay, multi-worker Redis |
| Benchmarks | SimpleSafetyTests & XSTest results, methodology, latency, machine specs |
| Configuration | Full YAML/env reference, webhooks, storage backends, privacy |
| Integrations | MCP server, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, LangChain, Node.js/TypeScript |
| Deployment | CLI reference, admin API, GitHub Action safety gate, OpenTelemetry |
| Compliance | HIPAA, GDPR, and SOC 2 readiness assessment |
| Security policy | Supported versions, vulnerability disclosure |
Apache 2.0. See LICENSE.
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