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

Code Sentinel

von salrad22Version 0.2.6i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.salrad22/code-sentinel

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Code quality analysis MCP server - detects security issues, deceptive patterns, and placeholders

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

  • 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": {
    "code-sentinel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "code-sentinel-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add code-sentinel -- npx -y code-sentinel-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "code-sentinel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "code-sentinel-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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "code-sentinel": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "code-sentinel-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.

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 salrad22 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 32433 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 1 % der anderen 32433 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32433 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 Code Sentinel 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 (0.2.6) kam vor 10 Monaten 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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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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.

CodeSentinel MCP Server

A comprehensive code quality analysis server for the Model Context Protocol (MCP). CodeSentinel integrates with Claude Code and other MCP-compatible clients to detect security vulnerabilities, deceptive patterns, incomplete code, and highlight good practices.

Why CodeSentinel?

AI coding assistants can inadvertently introduce subtle issues: hardcoded secrets, empty catch blocks, TODO placeholders left behind, or patterns that hide errors. CodeSentinel acts as a quality gate, analyzing code for 93 distinct patterns across 5 categories before issues reach production.

Key differentiators:

  • Verification-aware detection: Many patterns include verification steps to reduce false positives
  • LLM-optimized output: Structured JSON output designed for AI consumption and action
  • Balanced analysis: Detects both issues AND strengths for fair code assessment
  • Multi-language support: Works with TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, and more

Why Not Tree-sitter or AST-Based Tools?

CodeSentinel intentionally uses a pattern-based approach rather than AST parsing. Here's why:

The Problem We Solve Is Different

Traditional linters (ESLint, tree-sitter) detect syntax errors and style violations. CodeSentinel detects semantically deceptive patterns - code that is:

  • Syntactically valid (passes all linters)
  • Structurally correct (valid AST)
  • But hides serious issues that AI agents commonly produce
Examples AST Tools Miss
// AST sees: valid try-catch block

// CodeSentinel sees: error swallowing that masks failures try { riskyOperation(); } catch(e) { }

// AST sees: valid function returning boolean // CodeSentinel sees: fake implementation that always succeeds function validateUser() { return true; } // TODO: implement

// AST sees: valid fallback expression // CodeSentinel sees: failure masking - "no data" vs "fetch failed" indistinguishable const users = response.data || [];

// AST sees: valid return statement // CodeSentinel sees: silent failure hiding if (error) { return null; } // error case

What Each Approach Detects
Issue TypeAST/Tree-sitterCodeSentinel
Syntax errorsYesNo (not our goal)
Missing semicolonsYesNo
Unused variablesYesNo
Empty catch blocksPartiallyYes
Silent error returnsNoYes
Fake success responsesNoYes
TODO/placeholder codeNoYes
Error-masking fallbacksNoYes
Hardcoded secretsLimitedYes
Deceptive commentsNoYes
The Real Issue: Agent Behavior

AI coding agents produce code that looks correct but contains subtle deceptions:

  1. "Making the error go away" - Empty catches, silent returns, swallowed exceptions
  2. Placeholder implementations - return true, return [], TODO comments
  3. False confidence patterns - || [] fallbacks that mask fetch failures
  4. Suppression abuse - @ts-ignore, eslint-disable to hide type errors

These patterns pass every linter and compile successfully. AST tools see valid structure. Only pattern-based detection catches the semantic intent behind the code.

When to Use What
ToolUse For
ESLint/TSLintStyle consistency, syntax rules, unused code
Tree-sitterSyntax highlighting, code navigation, refactoring
TypeScriptType safety, compile-time errors
CodeSentinelAgent-generated deceptions, error hiding, incomplete implementations

CodeSentinel complements these tools - it catches what they structurally cannot.

Features

  • Security Analysis (16 patterns): Hardcoded secrets, SQL injection, XSS, command injection, insecure crypto, disabled SSL, and more
  • Deceptive Pattern Detection (17 patterns): Empty catch blocks, silent failures, error-hiding fallbacks, linter suppression
  • Placeholder Detection (19 patterns): TODO/FIXME/HACK comments, lorem ipsum, test data, incomplete implementations
  • Error & Code Smell Detection (18 patterns): Type coercion issues, null references, async anti-patterns, floating point comparison
  • Strength Recognition (23 patterns): Highlights good practices like proper typing, error handling, testing patterns, documentation
  • HTML Reports: Visual reports with quality scores and actionable suggestions

Installation

From npm
npm install -g code-sentinel-mcp
From source
git clone https://github.com/salrad22/code-sentinel.git

cd code-sentinel npm install npm run build

Usage with Claude Code

Quick setup
claude mcp add code-sentinel -- npx code-sentinel-mcp
Or if installed globally
claude mcp add code-sentinel -- code-sentinel
Manual configuration

Add to your Claude Code MCP configuration file (~/.claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "code-sentinel": { "command": "npx", "args": ["code-sentinel-mcp"] } } }

Remote Server (Cloudflare Workers)

CodeSentinel is also available as a remote MCP server on Cloudflare Workers. No local installation required!

Quick connect (Claude Code)
claude mcp add-remote code-sentinel https://code-sentinel-mcp.sharara.dev/sse

Or use the Streamable HTTP endpoint (recommended for newer clients):

claude mcp add --transport http code-sentinel https://code-sentinel-mcp.sharara.dev/mcp
Endpoints
EndpointProtocolDescription
https://code-sentinel-mcp.sharara.dev/mcpStreamable HTTPRecommended
https://code-sentinel-mcp.sharara.dev/sseServer-Sent EventsLegacy support
https://code-sentinel-mcp.sharara.dev/HTTP GETHealth check / server info
Self-hosting on Cloudflare

Deploy your own instance:

cd cloudflare

npm install npm run dev # Local development at localhost:8787 npm run deploy # Deploy to your Cloudflare account

Requirements:

  • Cloudflare account (free tier works)
  • Wrangler CLI (npm install -g wrangler)
  • wrangler login to authenticate

The server uses Durable Objects for persistent MCP connections. No database required.

Available Tools

analyze_code

Full analysis returning structured JSON with all issues and strengths. Best for programmatic processing.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to analyze
  • filename (string, required): Filename for language detection (e.g., "app.ts")

Returns: JSON object with issues, strengths, and summary statistics.

generate_report

Full analysis with a visual HTML report. Best for human review.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to analyze
  • filename (string, required): Filename for language detection

Returns: Markdown summary plus complete HTML report.

check_security

Security-focused analysis only. Use when you specifically want to audit for vulnerabilities.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to check
  • filename (string, required): Filename

Returns: List of security issues or confirmation of none found.

check_deceptive_patterns

Check for code patterns that hide errors or create false confidence.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to check
  • filename (string, required): Filename

Returns: List of deceptive patterns found.

check_placeholders

Find TODOs, dummy data, and incomplete implementations.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to check
  • filename (string, required): Filename

Returns: List of placeholder code found.

analyze_patterns

Analyze code for architectural, design, and implementation patterns. Detects pattern usage, inconsistencies, and provides actionable suggestions.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to analyze
  • filename (string, required): Filename for language detection
  • level (string, optional): Pattern level to analyze:
  • architectural: System structure patterns (layering, modules)
  • design: Gang of Four patterns (Singleton, Factory, Observer)
  • code: Implementation idioms (error handling, async patterns)
  • all: All levels (default)
  • query (string, optional): Natural language query to focus analysis (e.g., "how is error handling done?")

Returns: LLM-optimized JSON with detected patterns, inconsistencies, suggestions, and ready-to-execute action items.

analyze_design_patterns

Focused analysis of Gang of Four (GoF) design patterns. Best for understanding OOP structure.

Parameters:

  • code (string, required): The source code to analyze
  • filename (string, required): Filename for language detection

Returns: Detected design patterns with confidence levels, locations, and implementation details.

Example Usage

Ask Claude to analyze code:

Analyze this code for quality issues:

const API_KEY = "sk-abc123456789";

async function fetchData() { try { const response = await fetch(url); return response.json(); } catch (e) { // TODO: handle error } }

CodeSentinel will detect:

  • Critical (CS-SEC003): OpenAI API key hardcoded in source
  • High (CS-DEC001): Empty catch block silently swallowing errors
  • Low (CS-PH001): TODO comment indicating incomplete implementation

Detection Categories

Security Issues (CS-SEC)
IDPattern
SEC001Hardcoded secrets (API keys, tokens, passwords)
SEC002GitHub tokens
SEC003OpenAI API keys
SEC004AWS access keys
SEC005-010SQL injection patterns
SEC011-015XSS vulnerabilities
SEC016Command injection (eval, exec)
Deceptive Patterns (CS-DEC)
IDPattern
DEC001-003Empty/comment-only catch blocks
DEC010-012Silent promise rejections
DEC020-025Error-hiding fallbacks ([],{}, ?? default)
DEC030+Linter suppression, fake success responses
Placeholders (CS-PH)
IDPattern
PH001-005TODO/FIXME/HACK/XXX/NOTE comments
PH010-015Lorem ipsum, placeholder text
PH020-025Test/dummy data (test@example.com, password123)
PH030+console.log debugging, debugger statements
Errors & Code Smells (CS-ERR)
IDPattern
ERR001-005Loose equality (==), type coercion issues
ERR010-015Null reference risks
ERR020-025Async anti-patterns
ERR030+parseInt without radix, array mutation in loops
Strengths (CS-STR)
IDPattern
STR001-005TypeScript strict typing
STR010-015Proper error handling patterns
STR020-025Test coverage indicators
STR030+Documentation, input validation

Scoring Algorithm

Quality score (0-100) calculated as:

Score = 100 - (critical × 25) - (high × 15) - (medium × 5) - (low × 1) + (strengths × 2)
SeverityPoint Deduction
Critical-25 points
High-15 points
Medium-5 points
Low-1 point
Strength+2 points (bonus)

Supported Languages

CodeSentinel detects language from file extensions:

ExtensionLanguage
.ts, .tsxTypeScript
.js, .jsxJavaScript
.pyPython
.goGo
.rsRust
.javaJava
.ktKotlin
.swiftSwift
.csC#
.cpp, .cC/C++
.phpPHP
.vueVue
.svelteSvelte

Extending CodeSentinel

CodeSentinel uses a data-driven pattern system that separates pattern definitions from regex generation. This makes adding new patterns easier and more maintainable.

Project Structure
src/

├── patterns/ │ ├── types.ts # Type definitions for pattern configs │ ├── buil

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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