Frame MCP

Name: Frame MCP
Author: lambdasec

von lambdasecVersion 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.lambdasec/frame-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for the Frame security scanner: scan, verify, fix, exploit, packs and separation logic.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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: FRAME_LLM_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: FRAME_LLM_BASE_URL, FRAME_LLM_API_KEY, FRAME_LLM_MODEL

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "frame": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "frame-mcp"
      ],
      "env": {
        "FRAME_LLM_BASE_URL": "your-value",
        "FRAME_LLM_API_KEY": "your-value",
        "FRAME_LLM_MODEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add frame --env FRAME_LLM_BASE_URL=your-value --env FRAME_LLM_API_KEY=your-value --env FRAME_LLM_MODEL=your-value -- uvx frame-mcp

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": {
    "frame": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "frame-mcp"
      ],
      "env": {
        "FRAME_LLM_BASE_URL": "your-value",
        "FRAME_LLM_API_KEY": "your-value",
        "FRAME_LLM_MODEL": "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": {
    "frame": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "frame-mcp"
      ],
      "env": {
        "FRAME_LLM_BASE_URL": "your-value",
        "FRAME_LLM_API_KEY": "your-value",
        "FRAME_LLM_MODEL": "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

FRAME_LLM_BASE_URL env
Base URL of an OpenAI-compatible LLM endpoint for the AI detection, triage, fix and exploit features.
FRAME_LLM_API_KEY geheim env
API key for the LLM endpoint, when the endpoint requires one.
FRAME_LLM_MODEL env
Model name to request from the LLM endpoint.

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 lambdasec 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 32531 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 97 % der anderen 32531 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32531 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 Frame MCP 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: FRAME_LLM_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 (0.2.0) kam gestern 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, Reelsaw

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

Installieren

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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Reelsaw

von osbytes

Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert 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.

frame-mcp

mcp-name: io.github.lambdasec/frame-mcp

An MCP server that exposes the Frame security scanner to any MCP client, so a coding agent can scan code, verify fixes, and reason about vulnerabilities over stdio.

Frame combines taint analysis with separation logic verification to find data-flow vulnerabilities (SQL injection, command injection, path traversal, and more), and checks each reported path with a solver. This package wraps the frame command line program as MCP tools. It launches frame as a subprocess with an explicit argument list, never a shell, and prefers the frame executable installed next to the running Python interpreter.

Install

Run directly with uvx (no separate install step):

uvx frame-mcp

Claude Code

claude mcp add frame -- uvx frame-mcp

Codex

Add this stanza to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.frame]

command = "uvx" args = ["frame-mcp"]

Cursor

Create .cursor/mcp.json:

"mcpServers": { "frame": { "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }

VS Code

Create .vscode/mcp.json:

"servers": { "frame": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }

Windsurf

Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json under the mcpServers key:

"mcpServers": { "frame": { "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }

Gemini CLI

Add to ~/.gemini/settings.json under the mcpServers key:

"mcpServers": { "frame": { "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }

Zed

Add to Zed settings.json under context_servers:

"context_servers": { "frame": { "command": { "path": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } } }

Tools

Tool	Purpose	Read only
`scan`	Scan a file or directory for vulnerabilities and return findings as JSON; `ai` adds LLM detection and triage, `hunt_authz` the agentic authorization hunt.	yes
`write_baseline`	Scan a path and record the findings as a baseline file.	no
`verify`	Re-scan the files behind earlier findings and report whether each is fixed.	yes
`fix`	Generate and verify fixes for findings. Returns a diff by default.	no
`exploit`	Drive an agent to exploit a live, authorized target.	no
`packs_list`	List the framework packs a scan would load.	yes
`packs_check`	Validate framework pack files.	yes
`solve`	Check a separation logic entailment `P \	- Q`.	yes

A security-review prompt chains scan (with the AI layer), verify, and an offer to fix.

AI features and environment variables

The scan tool with ai=true, along with fix and exploit, call an LLM through an OpenAI-compatible endpoint. Configure it with these environment variables in the MCP client that launches the server:

Variable	Purpose
`FRAME_LLM_BASE_URL`	Base URL of the LLM endpoint, for example a local server or a hosted API.
`FRAME_LLM_API_KEY`	API key for the endpoint, when it requires one.
`FRAME_LLM_MODEL`	Model name to request.

These are inherited from the server process environment and forwarded to each frame subprocess. Every other setting (streaming, timeouts, agent budgets, the hunt's budgets) is a key of the [llm] / [hunt] tables in the project's .frame.toml, which each frame command reads. The plain scan (taint analysis plus verification) needs none of them.

Exploit authorization

The exploit tool drives an autonomous agent that sends live traffic to a target. Run it only against systems you own or are explicitly authorized to test. Unauthorized testing of systems you do not control may be illegal.

License

Apache-2.0. See LICENSE.

Frame MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Reelsaw

README vom Entwickler

frame-mcp

Install

Claude Code

Codex

Cursor

VS Code

Windsurf

Gemini CLI

Zed

Tools

AI features and environment variables

Exploit authorization

License