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

Skylos

von duriantacoVersion 3.5.10i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.duriantaco/skylos

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Dead code, security, secrets detection and code quality for Python, TypeScript, Go.

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
  • Das musst du eintragen: SKYLOS_API_KEY

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).
  • Das trägst du selbst ein: SKYLOS_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "skylos": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skylos"
      ],
      "env": {
        "SKYLOS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add skylos --env SKYLOS_API_KEY=your-value -- uvx skylos

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "skylos": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skylos"
      ],
      "env": {
        "SKYLOS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "skylos": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skylos"
      ],
      "env": {
        "SKYLOS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • SKYLOS_API_KEY geheim env
    Skylos API key for cloud features and MCP authentication

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto duriantaco 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 32484 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 4 % der anderen 32484 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32484 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 Skylos 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?

Das musst du eintragen: SKYLOS_API_KEY

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 (3.5.10) kam vor 8 Monaten 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, Recta

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
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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 gestern
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Recta

von RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

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.

Skylos Code checks that show their work.

What Is Skylos?

Skylos is an open-source (Apache-2.0) CLI and pull-request gate for Python projects that runs without an account. skylos . finds dead code: unused functions, classes, imports and empty files. Add -a to check security bugs, hard-coded secrets, vulnerable dependencies, code quality and AI-code mistakes. Findings include source locations and supporting analysis; skylos done checks whether a branch, often a coding agent's, is ready to merge.

It is built for:

  • Teams merging pull requests from AI coding agents such as Claude Code, Codex and Cursor. skylos done runs your tests and flags deleted or skipped tests, loosened CI test steps, silenced lint or type checks, and test-only special cases.
  • Python maintainers who want framework-aware dead-code, security and secrets checks. Python has the deepest coverage; other languages are listed under Language Support.
pip install skylos

skylos . # find dead code skylos . -a # add security, secrets, quality, dependency and AI-code checks skylos done --base main # is this branch finished? runs your tests, compares with main

Working with a coding agent? Two commands:

skylos setup   # once per repo: connects Claude Code and Codex, writes the PR check, maps the code

skylos open # every day: diagram of your code, what changed in plain English, every check run

Your agent runs the checks itself. The tutorial walks through a real session: the agent describes the code, makes a change, gets blocked and fixes it from Skylos's fix brief.

Proof, including the misses: 10 Skylos-assisted dead-code cleanup PRs have been merged into the default branch in 9 open-source projects, including Black, NetworkX, Optuna, mitmproxy and pypdf. Real-World Results lists the 26 cleanup and quality-fix PRs in this ledger, including the ones that were closed, reverted or never reached the default branch. These are accepted cleanup PRs, not endorsements.

Website | Docs | Repo Map | Quick Start | GitHub Action | VS Code Extension | Real-World Results | Benchmarks | Roadmap | Contributing

English | Deutsch | 简体中文 | Translations

Skylos runs locally by default and can also gate pull requests in CI. Use it when you want one command to check a repo or pull request for:

  • dead code and unused files
  • security flaws and dangerous data flows
  • secrets and dependency CVEs
  • CI/CD and edge-device deployment misconfigurations
  • quality regressions such as complexity, duplicate branches, and deep nesting
  • common AI-generated code mistakes, including missing guards, fake helpers, invented package APIs, and impossible dependency versions
  • LLM app risks such as unsafe tool use and missing output validation

Skylos supports 12 languages: Python, TypeScript/JavaScript, Java, Go, PHP, Rust, Ruby, Dart, C#, C++, Kotlin and Shell. Python has the deepest coverage. TypeScript/JavaScript and Java also get dead-code, security and quality checks; PHP and Dart get dead-code and security checks (PHP security follows request data within a function or file into command and code execution, file inclusion, HTML output, SQL, SSRF, deserialization and file paths; Dart security covers command injection, path traversal and SSRF); Rust gets command-injection and path-traversal checks and experimental dead code (hidden below the default confidence threshold; --confidence 40 lists it). Go dead-code and security checks need the native skylos-go engine: from 4.50 the PyPI wheels for Linux, macOS and Windows (x86_64 and arm64) include it, the container image includes it and the GitHub Action builds it. On other platforms skylos doctor prints the command that builds it from source, and SKYLOS_GO_BIN points Skylos at a separately built engine. C# support is partial, Kotlin dead code covers only private declarations and imports (Kotlin security covers Spring, Ktor, servlet and Android WebView basics), C++ is limited to unused file-local functions, and Shell gets security checks only. Ruby adds bounded private-method liveness, literal Rails controller callbacks and explicit Kernel command checks. Skylos also checks CI/CD, deployment config and two Terraform/AWS declaration policies. See Language Support.

Read The Results

Remember Risk, Maintainability, Dead code, Gate:

ReadoutWhat it tells you
RiskHighest unresolved severity and counts. One critical finding stays critical, regardless of repository size.
MaintainabilityAdvice counts, affected code units, and how far measurements exceed their limits.
Dead codeRemoval candidates with confidence and evidence; review dynamic calls and public APIs before deleting.
GateWhether findings satisfy your configured limits. Passing means within policy, not zero findings.

Finding Type is separate from severity: Defect is a concrete correctness pattern, Review needs context, and Advice concerns maintainability or tooling. A Review finding can still be critical. Advice stays visible in rule groups; --expand-advice shows every location and JSON keeps complete records. Grouping cannot improve the assessment or bypass a gate.

Security findings show recorded source-to-sink evidence when available, with partial static analysis labeled. Dependency coverage names unresolved versions and the supported inputs needed to check them. Neither view claims runtime exploitability or a complete installed environment; JSON keeps the full evidence.

For uv.lock, Cargo.lock, composer.lock, Gemfile.lock and pubspec.lock, valid Git, URL, path and private-registry dependencies are shown as not checked. Skylos still queries supported public packages; the coverage gap alone does not cause exit 2. It cannot establish a clean dependency assessment. See uv source coverage.

New source scans replace the blended A–F grade with these readouts. Disabled checks are not assessed; failed checks are incomplete. Maintainability percentages use only the relevant units actually measured, with no guessed denominators or uncalibrated grades. The independent debt and defend scores keep their meanings. See the output guide.

Choose the Right Command

Each command answers a different question. The source scan requires PATH. Bracketed paths on verify, suite, defend, and clean default to the current directory. suite and defend require a directory; verify and clean also accept a file.

QuestionCommandInput checked
What problems are in this source tree?skylos PATHSource files and project configuration; dead code by default, every main source analyzer with -a
How is this branch doing on Skylos Cloud?skylos cloud [PATH]Every main source analyzer, then the findings are uploaded and the branch's quality gate is printed with one link
Did the agent really finish this branch?skylos done --base mainThe branch's changes since its merge base with main: Skylos runs your tests (pytest automatically; other runners need test_command in [tool.skylos.done]) and compares the tests, test settings and CI steps with the base; writes a receipt to .skylos/receipts/
What does this change touch, and what should I read first?skylos done map --base mainEach changed Python or TypeScript/JavaScript function since the merge base, with old and new code, calls added and removed, its callers and removed security checks, sorted into read first, read, skim and skip (skip only when the logic is proven the same); computed from the code, so the same commit gives the same map
Does this code contain AI-code mistakes?skylos verify [PATH]AI-defect checks over the selected file or tree, plus a separate Git HEAD behavior comparison for supported Python working changes
Should a model review static dead-code findings?skylos agent verify [PATH]LLM by default; optional Jev-only or Jev-plus-LLM review
What do I tell my CTO?skylos report [PATH]Every main source analyzer locally, then one self-contained HTML page (or --format md): verdict, top five risks with fixes, issue counts, coverage gaps, scan date, commit and version
What does the combined repo suite report?skylos suite [DIRECTORY]Static analysis, technical debt, AI app safety, and provenance; local findings are report-only by default
Does an agent implementation have deployment guardrails?skylos defend [DIRECTORY]Recognized Python and TypeScript/JavaScript LLM integrations; gating requires a threshold flag or policy
Which Python dead code can Skylos remove?skylos clean [PATH] --dry-runPython import/function cleanup candidates; --dry-run never writes
Will this exact local GPU build fit the machines we ship to?skylos preflight [ARTIFACT]A local built file or directory and .skylos/gpu-targets.yml; an OCI reference is identity-only and returns UNKNOWN in the CLI
What vulnerabilities are in this container image?skylos image scan IMAGE@sha256: --platform os/archA remote registry image scanned by a separately installed Trivy; --fail-on turns findings into a gate

Run skylos --help for this chooser, skylos --help for one command, and skylos commands for the command-family map.

The report commands have different gate and network behavior:

  • image scan requires Trivy on trusted PATH and uses Trivy's remote image source, so registry network access and any required registry credentials must already be available. Without --fail-on, a completed scan exits 0 even when it reports vulnerabilities.
  • suite runs in the local process and does not upload unless --upload is set, but its dependency scan can query OSV. Findings are report-only: the command exits 0 regardless of their count. Operational and output failures are nonzero; --upload can also fail for an upload error or Cloud quality gate.
  • defend reports guardrail findings by default. It becomes a gate with --fail-on, --min-score, or gate settings in an explicit policy.
  • clean without --dry-run or --apply is interactive and can write after the final confirmation. Its current codemods support Python imports and functions. An apply pass still exits 0 if an individual edit prints a failure, so review the completion output.
  • done exits 0 on pass, 1 when a blocking check fails or does not finish, and 2 when Skylos could not run (for example, the base is not fetched). It reads its settings from the base commit, so a

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

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