Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Trust score for AI-generated code: scan repos, guard agent file writes, get a 0-100 score.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
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": {
"umbra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@elberacasa/umbra",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add umbra -- npx -y @elberacasa/umbra mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"umbra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@elberacasa/umbra",
"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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"umbra": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@elberacasa/umbra",
"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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto elberacasa bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.2.0) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.
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.
Everyone is vibecoding. Nobody is verifying. Umbra scores it.
Umbra is a deterministic Trust Score (0–100) for AI-generated code: the vibe coding security scanner that verifies what your agent shipped, not what it claimed. One command, fully local, evidence for every finding.
→ [umbra-badge.umbrabadge.workers.dev](https://umbra-badge.umbrabadge.workers.dev) — the landing, live badges and report pages
Quickstart · Demo · The Audit · How it works · The Four Axes · FAQ · Roadmap · Contributing · Website
Studies put exploitable vulnerabilities in 40 to 60 percent of AI-generated code, and coding agents routinely claim "all tests pass" when three do. The tooling for *writing* code with AI is a year ahead of the tooling for *trusting* it. Umbra closes that gap: SAST rebuilt for how software gets written now, plus sandboxed verification that catches what static rules cannot.
One command scans any repo an agent produced (Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Lovable) and returns a score with file:line evidence for every finding. With --deep it goes further: Umbra builds and boots the repo in a locked-down Docker sandbox, then replays the agent's own claims against reality. If the agent is lying about tests, the score is capped below passing, with receipts.
We ran Umbra over 61 public, actively-maintained AI-built repos and published everything. The Vibe-Coding Security Audit:
| Finding | Repos hit |
|---|---|
Hardcoded-secret findings (committed .env, service keys in source) | 25% |
| API routes with no auth check | 26% |
| Injection sinks (SQL interpolation, unsafe HTML injection) | 49% |
| Entire databases / SQL dumps committed to git | 13% |
| At least one critical finding | 10% |
| Zero scored findings (genuinely clean) | 7 of 61 |
Mean trust score: 74/100. One in five repos fails outright. The full report has per-class deep dives with representative snippets and fixes, the complete per-repo table, and an honest methodology section — including the false positives we found in our own rules while running it, and fixed (rubric v4).
npx umbra-scan # check — scans the directory you're standing in
npx umbra-scan --fix # heal — applies provably-safe fixes, shows the score climbing npx umbra-scan --setup # protect — pre-commit gate, PR checks, agent guardrails
That's the whole interface. Three verbs: check, heal, protect.
Using an AI coding agent? Umbra is built to be driven by agents, not just run by humans:
--setup installs PreToolUse hooks so every file the agent writes is guarded before it lands.umbra-mcp (npx --yes -p @elberacasa/umbra umbra-mcp) and the agent gets scan_repo, guard_content, and get_score as tools.Real output, scanning a typical vibe-coded Next.js app (fixtures/bad-app in this repo, Trust Score 30/100):
$ npx umbra-scan ./fixtures/bad-app
UMBRA TRUST SCORE: 30/100 🔴
SAFE 🔴 5/100 — 14 findings CLEAN ✅ 87/100 — 10 findings RUNS — not measured — run with --deep HONEST — not measured — run with --deep
Score computed over measured axes only (full rubric: SAFE 35%, RUNS 25%, HONEST 25%, CLEAN 15%). Rubric v4. …plus 7 further findings beyond the per-rule cap (see report)
Top findings: [safe/hardcoded-secrets] Hardcoded Supabase service_role JWT — bypasses all row level security — .env:2 [safe/hardcoded-secrets] Hardcoded Supabase service_role JWT — bypasses all row level security — lib/supabase.ts:5 [safe/supabase-antipatterns] Supabase service_role key reachable from client-side code — full database bypass for anyone who opens the bundle — .env:2 [safe/supabase-antipatterns] Supabase service_role key reachable from client-side code — full database bypass for anyone who opens the bundle — app/components/UserList.tsx:10 [safe/hardcoded-secrets] Committed environment file with secret values: .env — .env:1
Notes (low confidence — not scored): [safe/missing-rate-limit] Auth endpoint with no rate-limiting signal in the repo — brute-force / credential-stuffing exposure (heuristic) — app/api/login/route.ts:3
Badge:
The exit code is 1 when the score is below 50, so CI can gate on it.
All commands and flags (the expert layer — most users never need these)
umbra [path] # path defaults to the current directory
umbra [path] --json # machine-readable output umbra [path] --offline # skip npm registry checks, fully local umbra [path] --deep # verify RUNS and HONEST in a Docker sandbox umbra [path] --report # write UMBRA.md: an agent-actionable task list umbra [path] --fix # apply provably-safe fixes and re-scan (score before → after) umbra [path] --dry-run # preview --fix without writing anything umbra [path] --baseline-write # write .umbra-baseline.json: grandfather current findings, gate only on new ones umbra [path] --baseline # use an explicit baseline file ("write" is shorthand for --baseline-write) umbra [path] --publish # self-report the score to the hosted badge service (live README badge) umbra setup # install everything (hooks + Action + agent guards) umbra init # only the pre-commit hook + GitHub Action umbra protect # only the agent PreToolUse hooks (--remove uninstalls) umbra guard --stdin # hook entrypoint (agents call this, not humans) umbra mcp # run the MCP server (bin: umbra-mcp)
The canonical package is @elberacasa/umbra; umbra-scan is the short alias. Same engine either way.
repo in
│ ▼ Layer 0 · static rules (17 SAFE + CLEAN rules, 0 tokens, <1s) ▼ Layer 1 · evidence gating (confidence-scored, low never moves the score) ▼ Layer 2 · --deep sandbox (Docker: build, boot, HTTP probe, claim replay) │ ▼ deterministic Trust Score + verdict + badge
Every finding carries a confidence level and file:line evidence. Only high and medium confidence findings move the score; hunches go to a notes section. The rubric is versioned (currently v3), so the same repo always gets the same score. Full math in RUBRIC.md.
Scanning finds problems after they land. The immune layer checks every file your agent writes before it lands. umbra protect installs PreToolUse hooks into Claude Code and Kimi Code (auto-detected, one command); the same engine backs the umbra-mcp server for MCP-native agents.
flowchart LR
CC[Claude Code hook] --> E KC[Kimi Code hook] --> E MCP["umbra-mcp: guard_content"] --> E E{"guardContent(file, content) file rules + path guard"} -->|allow / warn| W[write lands] E -->|"block (exit 2)"| B["reason fed back: agent fixes the root cause"]
npx umbra-scan protect # install the hooks; --remove uninstalls cleanly
A leaked Stripe key or an alg: none JWT never reaches the file. The path guard hard-blocks agent writes into .git/hooks and .git/config (CVE-2026-26268, the agent-planted git hook escape), and live credentials going into .env. Blocking is reserved for high-confidence critical/high findings; everything else warns, and every failure fails open. Verdicts land in ~0.2 ms, so the guard never slows the agent down. Full story: docs/immune-layer.md.
--deep: verify AI code, don't trust itThe fast scan is static. --deep is LLM code verification with evidence. Umbra copies the repo into a throwaway Docker container (no network at runtime, 512 MB / 1 CPU hard limits, 120-second kill switch), builds it, boots it, HTTP-probes its endpoints, and replays every claim found in READMEs and agent artifacts against what actually happens. Slower (minutes, not seconds) and needs a running Docker daemon. Without Docker the sandboxed axes are skipped and left out of the score; unverifiable is never punished.
Real output, deep-scanning a repo whose README lies (fixtures/claims-app, capped at 49/100 by the liar cap):
$ npx @elberacasa/umbra ./fixtures/claims-app --deep
UMBRA TRUST SCORE: 49/100 🔴
SAFE ✅ 100/100 — 0 findings CLEAN ✅ 100/100 — 2 findings RUNS — not measured — No detectable run path (no Dockerfile, no package.json start script or main entry) HONEST ⚠️ 50/100 — 2 claims failed, 2 verified, 1 unverifiable
Score computed over measured axes only (full rubric: SAFE 35%, RUNS 25%, HONEST 25%, CLEAN 15%). Rubric v4. Score capped below passing: a documented claim was verified false. Trust is the product.
Claim receipts: CLAIM FAILED: "14 tests pass" — README.md:7 — actually 3 tests pass, 0 fail CLAIM FAILED: "build passes" — README.md:9 — actually build exits 1 CLAIM VERIFIED: "All tests pass" — CLAUDE.md:3 — 3 tests pass CLAIM VERIFIED: "All tests are passing" — README.md:8 — 3 tests pass
An
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo