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

mcp-gatehouse

von nickgeorgeseoVersion 0.5.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.nickgeorgeseo/gatehouse

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Permission tiers, approval gates, and audit logging for MCP servers - the server is the gatekeeper

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

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

  • 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": {
    "gatehouse": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-gatehouse"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add gatehouse -- uvx mcp-gatehouse

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto nickgeorgeseo 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 32688 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 89 % der anderen 32688 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32688 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 mcp-gatehouse 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 (0.5.0) kam vor 4 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 Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 御府和田玉 在售作品查询

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 vorgestern
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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.

mcp-gatehouse

Project page & docs: nickgeorgeai.com/open-source/mcp-gatehouse · PyPI

Permission tiers, approval gates, and audit logging for MCP servers. The server is the gatekeeper: you decide what an AI can read, what it can write, and what's off-limits — and every action gets logged.

Most MCP servers hand the model every tool at full strength and keep no record of what it did. That's fine for a demo. It's not fine the day an agent has write access to your CRM, your books, or your order system. mcp-gatehouse is the missing gate, enforced inside the server — no proxy, no external policy service, no dependencies beyond the official mcp SDK.

pip install mcp-gatehouse

The demo server in Claude Code: the model asks to cancel an order, the gate asks *you* in Claude Code's own UI, and the audit log records the call as asked, then done.

The 1:21 demo runs the package's demo server in a terminal: the install, the one-decorator change, a cancel refused and one approved, and the audit log they left. No sound.

What you get

Permission tiersEvery tool is declared READ, WRITE, or DESTRUCTIVE — and the tier also emits honest spec ToolAnnotations (readOnlyHint / destructiveHint), which the wrapper won't let you override to lie.
Approval gatesTiers you choose require a sign-off before the tool runs, asked right in the MCP client (Claude Code, Cursor, VS Code) or by any callable you write: a terminal prompt, a Slack ping, a ticket. Fails closed: a gated tool with no approver configured is denied, not waved through.
Audit logAppend-only JSONL, one line per call — allowed, denied, failed, or cancelled — with UTC timestamps and durations. The answer to "what did the AI actually do?" six months later.
RedactionArgument keys you name (api_key, password, token, client_secret, … by default) are masked before they reach the log *or* the approver — however they're spelled: apiKey, API-Key and api_key are the same key.
DenylistBlock a tool outright, whatever its tier.

Quickstart

from mcp.server.mcpserver import MCPServer

from mcp_gatehouse import ( AccessTier, AuditLog, ElicitationApprover, Gatehouse, Policy, terminal_approver, )

mcp = MCPServer("order-desk") gatehouse = Gatehouse( mcp,

Ask in the client's own UI; prompt on the terminal if it can't show a form.

policy=Policy(approver=ElicitationApprover(fallback=terminal_approver)), audit=AuditLog(path="~/order-desk/audit.jsonl"), )

@gatehouse.tool(tier=AccessTier.READ) def lookup_order(order_id: str) -> str: """Look up an order's status.""" ...

@gatehouse.tool(tier=AccessTier.DESTRUCTIVE) def cancel_order(order_id: str) -> str: """Cancel an order. Runs only if the approver says yes.""" ...

mcp.run()

That's the whole integration: build your MCPServer exactly as the SDK docs show, but register tools through the gatehouse. Schema generation (including Annotated[..., Field(description=...)] parameter docs), transports, and everything else work unchanged — the guard preserves the function's signature. Sync tools still run in a worker thread, exactly as they would on a bare MCPServer.

Approve in the client

ElicitationApprover puts the question in front of the person using the MCP client, as a form with one box to tick, showing the tool, its tier and its arguments (secrets already masked). MCP calls this elicitation. Claude Code, Cursor and VS Code support it. The model can't answer the form, and you run nothing beside the server.

It works under both protocol revisions in use:

  • Up to 2025-11-25 the form goes to the client mid-call and the gate waits for it, under approval_timeout like any approver.
  • From 2026-07-28 there's no channel for that. The call hands the question back to the client and runs when the client calls again with the answer. The SDK seals that round's state and binds it to the tool and its exact arguments. The gate also checks that the answer is to the question it asked, that it arrived within approval_timeout (an hour if none is set), and that each approval runs its call only once.

Anything but a ticked box (decline, cancel, closing the form, an unticked box, a malformed answer) is a refusal. When the client can't be asked, the fallback decides; with no fallback, the call is denied. A tool that runs its own multi-round input flow, through Resolve(...) parameters or by returning InputRequiredResult, gets the fallback too, since one call has one such channel. Single-use is tracked per process.

Elicitation trusts the client to show the form to a person. A client or hook set to accept forms on its own can approve too. When the approval must come from outside the client, use an out-of-band approver instead.

Other approvers

terminal_approver asks on the controlling terminal (/dev/tty), never stdin — over stdio, stdin *is* the protocol pipe, so a plain input() approver would corrupt it. An approver is any callable, sync or async, that takes an ApprovalRequest and returns True to allow; sync ones run in a worker thread from a pool of their own, so a human taking their time doesn't stall other calls, and a pile of pending approvals can't take the threads your sync tools need. If the approver raises (Slack down, ticket API timing out), the call is denied and the failure is logged.

Give approvals a deadline so a sign-off nobody gives doesn't hang the call:

Policy(approver=terminal_approver, approval_timeout=120)

Past it, the call is denied and logged as approval timed out. Approvers see the deadline as request.deadline (a time.monotonic() value), and terminal_approver withdraws its prompt when it passes. A sync approver that ignores it finishes in the background and its answer is dropped. With no timeout set, the gate waits as long as the approver takes.

Under the default policy, DESTRUCTIVE requires approval and everything is audited. Gate writes too with one line:

Policy(require_approval=frozenset({AccessTier.WRITE, AccessTier.DESTRUCTIVE}), ...)

Add your own secret-bearing keys without losing the defaults:

from mcp_gatehouse import DEFAULT_REDACT

Policy(redact=DEFAULT_REDACT | {"card_pin"}, ...)

What the audit trail looks like:

{"ts": "2026-07-16T14:02:11+00:00", "tool": "lookup_order", "tier": "read", "outcome": "ok", "arguments": {"order_id": "4417"}, "duration_ms": 0.42}

{"ts": "2026-07-16T14:02:38+00:00", "tool": "add_note", "tier": "write", "outcome": "ok", "arguments": {"order_id": "4417", "note": "call back", "api_key": "«redacted»"}, "duration_ms": 1.08} {"ts": "2026-07-16T14:03:05+00:00", "tool": "cancel_order", "tier": "destructive", "outcome": "denied", "reason": "approver refused", "arguments": {"order_id": "4417"}} {"ts": "2026-07-16T14:05:40+00:00", "tool": "cancel_order", "tier": "destructive", "outcome": "cancelled", "reason": "awaiting approval", "arguments": {"order_id": "4418"}}

outcome is ok, denied (reason says why), error (the tool raised; reason is the exception type), pending, or cancelled. pending is a call whose approval was asked in the client over the 2026-07-28 round trip: the verdict follows on a line of its own when the client comes back, so a pending line with nothing after it is a question nobody answered. cancelled means the client gave up, or the server shut down, before the call finished. reason says when. awaiting approval means the tool never ran. tool running comes with duration_ms, and the tool may have done part of its work. A sync tool can't be stopped partway: its worker thread runs to the end, and the line says ok or error as usual. The gate only writes the line; the cancellation goes on as it would without it.

Try the demo

The package ships a runnable order-desk server with all three tiers wired up. Approvals are asked in the client when it can show a form, with a terminal prompt as the fallback. Add it to any MCP client that speaks stdio. For Claude Code:

claude mcp add gatehouse-demo -- uvx mcp-gatehouse --audit-log /tmp/gatehouse-audit.jsonl

For Claude Desktop, in claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "gatehouse-demo": { "command": "uvx", "args": ["mcp-gatehouse", "--audit-log", "/tmp/gatehouse-audit.jsonl"] } } }

Or run mcp-gatehouse-demo yourself after pip install mcp-gatehouse. Ask the model to list the orders and cancel one, then watch the verdict land in the audit log either way. The audit log goes to --audit-log, else $MCP_GATEHOUSE_AUDIT_LOG, else ./audit.jsonl — falling back to ~/.mcp-gatehouse/audit.jsonl when the working directory isn't writable (desktop clients often launch servers from /). The server prints the path it chose to stderr.

In a client that supports elicitation (Claude Code, Cursor, VS Code), cancel_order brings up an approval form in the client: tick the box to let it run. An approval nobody gives is denied after two minutes.

Other clients get the terminal fallback, which needs the server to have a terminal it can ask on. Whether it gets one depends on how the client starts it:

  • TypeScript SDK clients (the StdioClientTransport in 1.x and 2.x) keep the server in the client's terminal session. Start such a client from an ordinary terminal, one not running a full-screen program, and the prompt appears there. An unanswered prompt is denied after two minutes.
  • Python SDK clients (stdio_client in 1.x and 2.x), and anything built on them, start every server in a session of its own. The server has no controlling terminal even when you run the client from one, so it can't prompt: cancel_order is denied, and stderr says why.
  • Desktop apps that launch servers in the background give them no terminal, and full-screen terminal UIs are using theirs. Denied too.

Every denial is the gate failing closed, as designed. Where the prompt can't reach you, approve out-of-band instead: an approver is any callable, so it can post to Slack, open a ticket or wait on a queue. examples/orders_server.py is the same server as a copyable template.

Design notes

  • Enforcement lives inside the server, at the tool boundary. A proxy can't see your tools' semantics, and a policy service is one more thing to deploy. A 40-person plant doesn't have a platform team; this is a

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