Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
An MCP server for analyzing PCAP files.
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": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add mcpcap -- uvx mcpcapIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}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": {
"mcpcap": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain mcpcap.ai bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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 (0.10.0) kam vor 37 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP
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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.
30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.
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.
A modular Python MCP (Model Context Protocol) server for analyzing PCAP files. mcpcap exposes protocol-specific analysis tools that accept a local file path or remote HTTP URL at call time, so the server stays stateless and works cleanly with MCP clients.
mcpcap uses a modular architecture to analyze different network protocols found in PCAP files. Each module provides specialized analysis tools that can be called independently with any PCAP file, making it perfect for integration with Claude Desktop and other MCP clients.
mcpcap requires Python 3.10 or greater.
pip install mcpcap
uv add mcpcap
uvx mcpcap
Build the image from the repository root:
docker build -t mcpcap .
Run it over HTTP for MCP clients that connect to a network endpoint:
docker run --rm \
-p 127.0.0.1:8080:8080 \ -v "$(pwd)/examples:/pcaps:ro" \ mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --allow-unauthenticated-http
Run it over stdio for clients that can spawn docker run directly:
docker run --rm -i \
-v "$(pwd)/examples:/pcaps:ro" \ mcpcap
When you mount local captures into the container, use the container path in tool calls:
analyze_dns_packets("/pcaps/dns.pcap")
Remote http:// and https:// PCAP URLs work without a volume mount because mcpcap downloads them inside the container at call time.
For the default HTTP workflow, start the bundled Compose service:
docker compose up
This pulls ghcr.io/mcpcap/mcpcap:latest, publishes http://127.0.0.1:8080/mcp only on host loopback, and mounts ./examples into the container as /pcaps.
analyze_dns_packets("/pcaps/dns.pcap")
To analyze your own captures, change the volume in docker-compose.yml from ./examples:/pcaps:ro to your local capture directory.
For local development against the checked-out source instead of GHCR:
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up --build
Start mcpcap as a stateless MCP server:
# Default stdio transport for Claude Desktop and similar clients
mcpcap
mcpcap --modules dns,tcp
mcpcap --max-packets 1000
mcpcap --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080
Use stdio transport for local MCP clients like Claude Desktop:
{
"mcpServers": { "mcpcap": { "command": "mcpcap", "args": [] } } }
Use HTTP transport when your MCP client expects a network endpoint:
mcpcap --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080
Point your HTTP-capable MCP client at:
http://127.0.0.1:8080/mcp
Docker users can publish the same endpoint with:
docker run --rm \
-p 127.0.0.1:8080:8080 \ -v "/path/to/captures:/pcaps:ro" \ mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --allow-unauthenticated-http
Or with Compose:
docker compose up
HTTP binds on non-loopback interfaces require the MCPCAP_AUTH_TOKEN environment secret. Set a strong random secret through your secret manager or enter it without recording it in shell history:
read -rs -p "HTTP bearer token: " MCPCAP_AUTH_TOKEN
export MCPCAP_AUTH_TOKEN mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080
Clients must send Authorization: Bearer on every request. Use a TLS reverse proxy and an HTTPS URL for remote clients. A configured token also protects loopback endpoints; stdio is unaffected. The Docker examples use --allow-unauthenticated-http to bind inside the container while publishing only to host loopback. Keep that loopback mapping and use a trusted local Docker network; other containers on the same network can reach the service. Compose forwards MCPCAP_AUTH_TOKEN when set, so you can also secure the local container endpoint. See the HTTP integration guide for details.
Use the analysis tools with any PCAP file by providing the file path or URL when you call the tool:
DNS Analysis:
analyze_dns_packets("/path/to/dns.pcap")
analyze_dns_packets("https://example.com/remote.pcap")
DHCP Analysis:
analyze_dhcp_packets("/path/to/dhcp.pcap")
analyze_dhcp_packets("https://example.com/dhcp-capture.pcap")
ICMP Analysis:
analyze_icmp_packets("/path/to/icmp.pcap")
analyze_icmp_packets("https://example.com/ping-capture.pcap")
TCP Connection Analysis:
analyze_tcp_connections("/path/to/capture.pcap")
analyze_tcp_connections("/path/to/capture.pcap", server_ip="192.168.1.1", server_port=80)
TCP Pattern Analysis:
analyze_tcp_anomalies("/path/to/capture.pcap", server_ip="10.0.0.1")
TCP Retransmission Analysis:
analyze_tcp_retransmissions("/path/to/capture.pcap")
Traffic Flow Analysis:
analyze_traffic_flow("/path/to/capture.pcap", server_ip="192.168.1.100")
SIP Analysis:
analyze_sip_packets("/path/to/voip-signaling.pcap")
analyze_sip_packets("https://example.com/sip-call-flow.pcap")
CapInfos Analysis:
analyze_capinfos("/path/to/any.pcap")
analyze_capinfos("https://example.com/capture.pcap")
If you are using Docker with a bind mount, pass the in-container path instead of the host path:
analyze_capinfos("/pcaps/dns.pcap")
mcpcap provides specialized analysis prompts to guide LLM analysis:
# Load specific modules
mcpcap --modules dns # DNS analysis only mcpcap --modules tcp # TCP analysis only mcpcap --modules dhcp # DHCP analysis only mcpcap --modules icmp # ICMP analysis only mcpcap --modules sip # SIP analysis only mcpcap --modules dns,tcp # DNS and TCP analysis mcpcap --modules dns,dhcp,icmp,tcp,sip,capinfos # All modules (default)
# Limit packet analysis for large files
mcpcap --max-packets 1000
# Default stdio transport
mcpcap
mcpcap --transport http
mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 9000
mcpcap --moduNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo