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

Vector Store Scanner

von GuardBeeVersion 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.GuardBee/vector-store-scanner

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Probes vector-database endpoints for unauthenticated exposure of embeddings/RAG data

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: Suche & KI-Gedächtnis

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).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "vector-store-scanner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-vector-store-scanner"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add vector-store-scanner -- npx -y @guardbee/mcp-vector-store-scanner

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "vector-store-scanner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-vector-store-scanner"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "vector-store-scanner": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-vector-store-scanner"
      ]
    }
  }
}

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.

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 GuardBee 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 Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7235 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 84 % der anderen 7235 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7235 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 Vector Store Scanner 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

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 (0.3.1) kam vor 7 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
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.

@guardbee/mcp-vector-store-scanner

🇬🇧 English | 🇹🇷 Türkçe | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇧🇷 Português | 🇪🇸 Español | 🇩🇪 Deutsch

An MCP (Model Context Protocol) server that probes a vector-database (or vector-index-capable) endpoint for unauthenticated exposure — the same class of misconfiguration behind repeated real-world incidents of open Elasticsearch/MongoDB/Redis instances leaking data, now aimed at the RAG-era stack: Weaviate, Qdrant, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch, Redis, and Postgres/pgvector.

Every RAG pipeline's embeddings live somewhere. If that vector store is reachable on the network without authentication, anyone who finds it can read (and often write) every document your retrieval pipeline was ever given — including anything sensitive that made it into a chunk.

Telemetry is off by default. With GUARDBEE_TELEMETRY=1 it sends the server, tool, success, duration and short parameter values such as a file path; longer strings and fields like content, token or password are replaced with a placeholder. See @guardbee/mcp-telemetry.

Claude ──► vector-store-scanner ──► Your vector-store endpoint

│ ├─ weaviate / qdrant / chroma / elasticsearch (HTTP fingerprint) │ info ──► schema/collections ──► actual stored data ├─ redis (raw RESP: PING, no AUTH sent) └─ postgres (raw wire protocol: SSLRequest + StartupMessage, no password sent)


How it escalates

Each HTTP-based probe doesn't stop at "is this thing up" — it walks the same path an attacker would, in increasing order of impact, and only reports what actually succeeded:

  1. Instance info (medium) — version/build details readable without auth. Low impact alone, but confirms the service is exposed and helps fingerprint known CVEs.
  2. Schema / collection listing (high) — class or collection names readable without auth. Reveals your data model even before any real data is read.
  3. Actual stored data (critical) — a real object/point/document comes back without auth. This is the finding that matters: your embeddings (and whatever they were built from) are readable by anyone who can reach this port.

Redis and Postgres get the same treatment via their native wire protocols instead of HTTP — a PING (Redis) or a StartupMessage (Postgres) is enough to learn whether authentication is enforced, without ever sending a real password. No credential is ever guessed, brute-forced, or sent — every check here is read-only fingerprinting, the same category of probing dns-intelligence and ssl-inspector already do elsewhere in this monorepo.


Features

  • 6 target types: Weaviate, Qdrant, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch (HTTP), Redis (raw RESP), Postgres/pgvector (raw wire protocol)
  • Auto-detection — fingerprints the endpoint by trying each known type in turn when type isn't specified
  • From-scratch protocol implementations for Redis and Postgres — no client library dependency, no real credentials ever sent, includes a TLS-upgrade path for Postgres's SSLRequest handshake
  • Escalating checks (info → schema → data) so a "critical" finding always means real data was actually read, not just that a port responded
  • SARIF 2.1.0 output — CI/CD integration (GitHub Code Scanning, etc.)
  • Config file support via guardbee.yml
  • 22 unit tests against local mock HTTP/TCP servers, covering every probe's matched/unmatched fingerprint and each escalation level

Quick Start

Claude Desktop / MCP Client
{

"mcpServers": { "guardbee-vector-store-scanner": { "command": "npx", "args": ["-y", "@guardbee/mcp-vector-store-scanner"] } } }

CLI (CI/CD)
npx @guardbee/mcp-vector-store-scanner scan my-qdrant.internal --type=qdrant --fail-on=high --format=sarif > results.sarif

MCP Tools

ToolDescription
scan_endpointProbes a single host/port for unauthenticated exposure
list_patternsLists the supported store types and what each check looks for

What it catches

StoreCheckSeverity
Weaviate/v1/meta readable without authmedium
Weaviate/v1/schema readable without auth — reveals class nameshigh
Weaviate/v1/objects returns real data without authcritical
Qdrant/ instance info readable without authmedium
Qdrant/collections readable without authhigh
Qdrant/collections/ /points/scroll returns real data without authcritical
Chromaheartbeat reachable without authmedium
Chroma/collections readable without authhigh
Elasticsearch/OpenSearchcluster info readable without authmedium
Elasticsearch/OpenSearch/_cat/indices readable without authhigh
Elasticsearch/OpenSearch/ /_search returns real documents without authcritical
RedisPING accepted without AUTHcritical
Postgres/pgvectorno TLS offeredmedium
Postgres/pgvectorAuthenticationOk with no password challengecritical

Configuration (guardbee.yml)

vector-store-scanner:

fail-on: high # any | critical | high | medium | low | none timeout-ms: 4000


Limitations (by design)

  • Chroma's actual-document read isn't checked — its data-read API varies significantly across versions, so this scanner stops at the collection-listing level for it (still enough to detect the primary "no auth at all" misconfiguration).
  • Milvus isn't supported — its primary API is gRPC, which doesn't fingerprint via a lightweight probe the way the others do.
  • This checks for unauthenticated read access, not authorization bugs behind a working auth layer (e.g. a valid-but-overprivileged API key) — that's out of scope for an external, credential-less probe.

Development

npm run build

npm test # 22 unit tests


License

MIT — GuardBee

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