ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

prodlint

โดย prodlintรุ่น 0.10.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.prodlint/prodlint

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Production readiness for vibe-coded apps. 52 checks for security, reliability, and performance.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ความปลอดภัยไซเบอร์

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "prodlint": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "prodlint-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add prodlint -- npx -y prodlint-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "prodlint": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "prodlint-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "prodlint": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "prodlint-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub prodlint ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ความปลอดภัยไซเบอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 996 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 85% ของอีก 996 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 996 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

prodlint ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.10.6) เข้า registry 7 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Action1 MCP by usefulapi, QNSQY, EchelonGraph CVE & Exposure

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Read endpoints, missing updates, CVE vulnerabilities, installed software and reports in Action1.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

QNSQY

โดย quantumsequrity

Linux only, local: post-quantum CBOM scan, encrypt to public keys, verify. Takes no secrets

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

EchelonGraph CVE & Exposure

โดย echelongraph

CVE, KEV, EPSS, SBOM and advisory lookups; per-CVE exposure from Shodan data (© Shodan). Keyless.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

prodlint

Production readiness for vibe-coded apps.

Static analysis for vibe-coded apps. Flags the security, reliability, performance, and AI quality issues that Cursor, v0, Bolt, and Copilot create — hallucinated imports, missing auth, hardcoded secrets, unvalidated server actions, and more. Zero config, no LLM, 52 rules.

npx prodlint
  prodlint v0.10.6

Scanned 148 files · 2 critical · 5 warnings · 1 info

src/app/api/checkout/route.ts 12:1 INFO No rate limiting — anyone could spam this endpoint and run up your API costs rate-limiting 28:5 WARN Empty catch block silently swallows error shallow-catch

src/actions/submit.ts 5:3 CRIT Server action uses formData without validation next-server-action-validation ↳ Validate with Zod: const data = schema.safeParse(Object.fromEntries(formData))

src/lib/db.ts 1:1 CRIT Package "drizzle-orm" is imported but not in package.json hallucinated-imports

Scores security 72 ████████████████░░░░ (8 issues) reliability 85 █████████████████░░░ (4 issues) performance 95 ███████████████████░ (1 issue) ai-quality 90 ██████████████████░░ (3 issues)

Overall: 82/100 (weighted)

2 critical · 5 warnings · 4 info

Why?

Vibe coding is the fastest way to build. Shipping fast means knowing your code is production-ready — not just that it compiles. Hardcoded secrets, hallucinated packages, missing auth, and XSS vectors pass type-checks and look correct — but they aren't ready for production.

prodlint checks what TypeScript and ESLint don't: whether your vibe-coded app is ready for production.

Install

npx prodlint                              # Run directly (no install)

npx prodlint ./my-app # Scan specific path npx prodlint --json # JSON output for CI npx prodlint --sarif # SARIF 2.1.0 for GitHub Code Scanning npx prodlint --summary # Quick pass/fail + top 3 blockers npx prodlint --profile startup # Only critical findings npx prodlint --profile strict # All findings including info npx prodlint --baseline .prodlint-baseline.json # Only new findings npx prodlint --ignore "*.test.ts" # Ignore patterns npx prodlint --min-severity warning # Only warnings and criticals npx prodlint --quiet # Suppress badge output

Or install it:

npm i -D prodlint     # Project dependency

npm i -g prodlint # Global install

52 Rules across 4 Categories

Security (27 rules)
RuleWhat it checks
secretsAPI keys, tokens, passwords hardcoded in source
auth-checksAPI routes with no authentication
env-exposureNEXT_PUBLIC_ on server-only secrets
input-validationRequest body used without validation
cors-configAccess-Control-Allow-Origin: *, wildcard + credentials escalated to critical
unsafe-htmldangerouslySetInnerHTML with user data
sql-injectionString-interpolated SQL queries (ORM-aware)
open-redirectUser input passed to redirect()
rate-limitingAPI routes with no rate limiter
phantom-dependencyPackages in node_modules but missing from package.json
insecure-cookieSession cookies missing httpOnly/secure/sameSite
leaked-env-in-logsprocess.env.* inside console.log calls
insecure-randomMath.random() used for tokens, secrets, or session IDs
next-server-action-validationServer actions using formData without Zod/schema validation
env-fallback-secretSecurity-sensitive env vars with hardcoded fallback values
verbose-error-responseError stack traces or messages leaked in API responses
missing-webhook-verificationWebhook routes without signature verification
server-action-authServer actions with mutations or AI model calls but no auth check
eval-injectioneval(), new Function(), dynamic code execution
next-public-sensitiveNEXT_PUBLIC_ prefix on secret env vars
ssrf-riskUser-controlled URLs passed to fetch in server code
path-traversalFile system operations with unsanitized user input
unsafe-file-uploadFile upload handlers without type or size validation
supabase-missing-rlsCREATE TABLE in migrations without enabling RLS
deprecated-oauth-flowOAuth Implicit Grant (response_type=token)
jwt-no-expiryJWT tokens signed without an expiration
client-side-auth-onlyPassword comparisons or auth logic in client components
Reliability (11 rules)
RuleWhat it checks
hallucinated-importsImports of packages not in package.json
error-handlingAsync operations without try/catch
unhandled-promiseFloating promises with no await or .catch
shallow-catchEmpty catch blocks that swallow errors
missing-loading-stateClient components that fetch without a loading state
missing-error-boundaryRoute layouts without a matching error.tsx
missing-transactionMultiple Prisma writes without $transaction
redirect-in-try-catchredirect() inside try/catch — Next.js redirect throws, catch swallows it
missing-revalidationServer actions with DB mutations but no revalidatePath
missing-useeffect-cleanupuseEffect with subscriptions/timers but no cleanup return
hydration-mismatchwindow/Date.now()/Math.random() in server component render path
Performance (6 rules)
RuleWhat it checks
no-sync-fsreadFileSync in API routes
no-n-plus-oneDatabase calls inside loops
no-unbounded-query.findMany() / .select('*') with no limit
no-dynamic-import-loopimport() inside loops
server-component-fetch-selfServer components fetching their own API routes
missing-abort-controllerFetch/axios calls without timeout or AbortController
AI Quality (8 rules)
RuleWhat it checks
ai-smellsany types, console.log, TODO comments piling up
placeholder-contentLorem ipsum, example emails, "your-api-key-here" left in production code
hallucinated-api.flatten(), .contains(), .substr() — methods AI invents
stale-fallbacklocalhost:3000 hardcoded in production code
comprehension-debtFunctions over 80 lines, deep nesting, too many parameters
codebase-consistencyMixed naming conventions across the project
dead-exportsExported functions that nothing imports
use-client-overuse"use client" on files that don't use any client-side APIs

Smart Detection

prodlint avoids common false positives:

  • AST parsing — Babel-based analysis for 14 rules (imports, catch blocks, redirects, redirects in try/catch, SSRF, path traversal, JWT, HTML injection, hydration, transactions, env leaks, loops, SQL, route handlers) with regex fallback
  • Monorepo support — npm/yarn/pnpm workspace dependencies resolved automatically
  • Framework awareness — Prisma, Drizzle, Supabase, Knex, and Sequelize whitelists prevent false SQL injection flags
  • Middleware detection — Clerk, NextAuth, Supabase middleware (middleware.ts, or proxy.ts on Next.js 16) detected — auth findings downgraded
  • Block comment awareness — patterns inside /* */ are ignored
  • Path alias support — @/, ~/, and tsconfig paths aren't flagged as hallucinated imports
  • Route exemptions — auth, webhook, health, and cron routes are exempt from auth/rate-limit checks
  • Test/script file awareness — lower severity for non-production files
  • Fix suggestions — findings include actionable fix hints with remediation code

Scoring

Each category starts at 100. Deductions per finding:

SeverityDeductionPer-rule cap
critical-8max 1
warning-2max 2
info-0.5max 3

Diminishing returns: after 30 points deducted in a category, further deductions are halved; after 50, quartered.

Weighted overall: security 40%, reliability 30%, performance 15%, ai-quality 15%. Floor at 0. Exit code 1 if any critical findings exist.

GitHub Action

Add to .github/workflows/prodlint.yml:

name: Prodlint

on: [pull_request]

jobs: scan: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v4
  • uses: prodlint/prodlint@v1 with: threshold: 50

Posts a score breakdown as a PR comment, and fails the build when the scan finds critical issues or the score is below threshold. Each release of the action runs its matching prodlint version, so pinning the action (@v1, a version tag, or a commit SHA) also pins the scanner.

InputDefaultDescription
path.Path to scan
threshold0Minimum score to pass (0-100)
fail-on-criticaltrueFail when the scan finds critical issues; false reports them without failing
ignoreComma-separated glob patterns to ignore
commenttruePost PR comment with results
OutputDescription
scoreOverall score (0-100)
criticalNumber of critical findings
SARIF + GitHub Code Scanning

Upload prodlint results to GitHub's Security tab:

- name: Run prodlint

run: npx prodlint --sarif > prodlint.sarif

  • name: Upload SARIF uses: github/codeql-action/upload-sarif@v4 with: sarif_file: prodlint.sarif category: prodlint
Baseline for Existing Projects

Adopt prodlint gradually without drowning in pre-existing findings:

# Save current state as baseline

npx prodlint --baseline-save .prodlint-baseline.json

CI only fails on NEW findings

npx prodlint --baseline .prodlint-baseline.json

MCP Server

Use prodlint inside Cursor, Claude Code, or any MCP-compatible editor:

Claude Code:

claude mcp add prodlint -- npx -y prodlint-mcp

Cursor / Windsurf:

{

"mcpServers": { "prodlint": { "command": "npx", "args": ["-y", "prodlint-mcp"] } } }

prodlint-mcp is a thin launcher for the server built into prodlint. It's published with every prodlint release, so it always runs the matching scanner.

Ask your AI: *"Run prodlint on this project"* and it calls the scan tool directly.

ToolInputsReturns
scanpath (project directory), optional ignore, minSeverity (critical / warning / info), categories, maxFindings (default 30)Score, category scores, and findings most severe first. Every critical finding is listed, even past maxFindings.
scan-weburlSite score, grade, and the 14 agent-readiness checks

Both tools return a Markdown summary plus structured output (structuredContent matching each tool's outputSchema), and both are marked read-only (readOnlyHint), which hosted reviewers such as GitHub Copilot code review require before they call an MCP tool.

Site Score

Check any deployed website for AI agent-readiness — 14 checks covering emerging standards like llms.txt, TDMRep, AgentCard, AI-Disclosure, HTTP Signatures (RFC 9421), and more.

npx prodlint --web example.com

npx prodlint --web example.com --json # JSON output

prodlint site score example.com · 14 checks

Score: 42 C ████████░░░░░░░░░░░░

✗ AI-Disclosure Header 0/10 No AI-Disclosure header found. ✗ Content-Us

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx