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

Aletheia Runtime Safety & Scope Creep Filter

von vikasny30Version 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.vikasny30/aletheia-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Deterministic pre-execution filter that blocks known scope-creep and prompt-injection tool calls

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
  • Das musst du eintragen: ALETHEIA_OPERATOR_SECRET

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: ALETHEIA_ALLOW_WRITE, ALETHEIA_ALLOW_NETWORK, ALETHEIA_ALLOW_LOOPBACK, ALETHEIA_OPERATOR_SECRET

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "aletheia": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aletheia-mcp"
      ],
      "env": {
        "ALETHEIA_ALLOW_WRITE": "your-value",
        "ALETHEIA_ALLOW_NETWORK": "your-value",
        "ALETHEIA_ALLOW_LOOPBACK": "your-value",
        "ALETHEIA_OPERATOR_SECRET": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add aletheia --env ALETHEIA_ALLOW_WRITE=your-value --env ALETHEIA_ALLOW_NETWORK=your-value --env ALETHEIA_ALLOW_LOOPBACK=your-value --env ALETHEIA_OPERATOR_SECRET=your-value -- npx -y aletheia-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": {
    "aletheia": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aletheia-mcp"
      ],
      "env": {
        "ALETHEIA_ALLOW_WRITE": "your-value",
        "ALETHEIA_ALLOW_NETWORK": "your-value",
        "ALETHEIA_ALLOW_LOOPBACK": "your-value",
        "ALETHEIA_OPERATOR_SECRET": "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": {
    "aletheia": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aletheia-mcp"
      ],
      "env": {
        "ALETHEIA_ALLOW_WRITE": "your-value",
        "ALETHEIA_ALLOW_NETWORK": "your-value",
        "ALETHEIA_ALLOW_LOOPBACK": "your-value",
        "ALETHEIA_OPERATOR_SECRET": "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

  • ALETHEIA_ALLOW_WRITE env
    Set to "true" to authorize filesystem writes (equivalent to --allow-write).
  • ALETHEIA_ALLOW_NETWORK env
    Set to "true" to authorize outbound network requests (equivalent to --allow-network).
  • ALETHEIA_ALLOW_LOOPBACK env
    Set to "true" to authorize requests to localhost / 127.0.0.1 (equivalent to --allow-loopback).
  • ALETHEIA_OPERATOR_SECRET geheim env
    Operator token required to loosen an already-running session's mandate at runtime.

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 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto vikasny30 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 5716 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 42 % der anderen 5716 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5716 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 Aletheia Runtime Safety & Scope Creep Filter 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: ALETHEIA_OPERATOR_SECRET

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 2 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: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Codebase Memory

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

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

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

von exa-labsWeit verbreitet★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

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.

Aletheia MCP Server 🛡️

Sub-millisecond runtime filter that blocks scope-creep and prompt-injection tool calls before an AI agent can run them.

Aletheia MCP intercepts tool calls from Claude Code, Claude Desktop, and any other MCP-compatible agent *before* they execute and blocks the destructive ones, with sub-millisecond (~25 µs) overhead and no LLM in the hot path.

It's motivated by the Aletheia research paper's taxonomy of nine behavioral signatures: recurring LLM failure patterns, each with an ID, derived from the interfaces through which a model touches its environment (output/reality, input/trust, task/scope, and so on). This server targets two of them:

  • S3 (Scope Creep Beyond Mandate): the agent acts outside the task it was actually given, writing files outside its workspace, reaching into unrelated systems, quietly widening what it was asked to do.
  • S2b (Jailbreak Vulnerability, per the paper's naming): this server ships a practical, pattern-based heuristic for the adjacent problem of adversarial instructions smuggled through tool results, file contents, or fetched data. This is an engineering heuristic inspired by S2b, not an implementation of the paper's own empirical S2b findings — the paper explicitly defers S2b's evaluation ("scoped as a defined next step") pending a more stable attack taxonomy, and this server's keyword/pattern matching is a different, narrower thing than what that evaluation would measure.

The paper validates those nine signatures against 2,571 entries across three independent corpora: the AI Incident Database (AIID + hand-curated supplement, n=1,134), the AVID AI Vulnerability Database (n=767), and the MIT AI Risk Repository (n=670). The per-model detection-rate figures from that research are reported in the paper with their methodology; treat them as directional context for *why* these signatures matter, not as an independently-audited benchmark of this codebase.


Security Model: A Fast Pre-Filter, Not a Sandbox

Aletheia MCP is a deterministic, pattern-based lexical and structural filter, iteratively hardened through many rounds of adversarial red-teaming against the shell, SQL, filesystem, and network surfaces it inspects. Each round of testing has turned up real gaps, and each has been fixed and re-verified. That process is ongoing, not finished, and it never fully finishes: this is honest heuristic pattern-matching over Bash and SQL, not a formal parser or a proof of completeness.

[!IMPORTANT]

What this is, and isn't:

- Aletheia is a fast, first-line pre-execution filter: single-digit-to-low-tens-of-microseconds overhead, deterministic, no LLM in the hot path. It catches a wide and continually growing set of known destructive, exfiltration, SSRF, and privilege-escalation patterns before they execute.

- Aletheia is not a sandbox, not a formal guarantee, and not a substitute for least-privilege credentials, non-root system users, scoped database grants, or containerized/VM-level isolation (Docker, gVisor, Firecracker). Because it works by recognizing known-dangerous *patterns* in shell and SQL text rather than by parsing and fully understanding either language, a sufficiently novel or obfuscated construct can, in principle, always be found that the current pattern set doesn't yet cover. This is an inherent property of pattern-based filtering against a Turing-complete shell, not a bug that a future patch will finally close for good.

- Aletheia does not perform DNS resolution, so a domain name an attacker controls and points at a private IP or cloud metadata endpoint is outside what a string-based filter can ever detect at this layer; that requires DNS-aware egress control (see SECURITY.md).

- The right way to run this: treat Aletheia as one layer that removes the easy, common failure modes cheaply, combined with OS/network-level sandboxing as the actual security boundary, not instead of it.

Known Limitations (non-exhaustive, updated as found)
  • Detection is enumerated over known dangerous functions, flags, and syntax shapes (e.g., specific SQL functions, specific shell obfuscation idioms). Sibling or novel variants not yet added to the pattern set will not be caught until they are found and added.
  • No DNS resolution: SSRF protection is limited to literal IPs/hostnames in the request text, not what a domain name actually resolves to.
  • S2b (prompt-injection) detection is keyword- and pattern-based; it is not a semantic classifier and can be evaded by sufficiently novel phrasing.
  • This is a single, actively-iterated implementation; it has not yet had independent, adversarial third-party review beyond the iterative self-testing documented in this repository's commit history.

The Problem: Scope Creep (S3) in Agent Runtimes

When autonomous agents are granted tool execution access (Bash, SQL, filesystem mutation, API calls), the primary failure mode is Scope Creep Beyond Mandate:

  • Destructive Shell Mutation: An agent asked to "inspect git diff" runs git reset --hard or rm -rf * to resolve a conflict.
  • Credential Harvesting: An agent reading code probes ~/.ssh/id_rsa, .env, or AWS credentials to resolve connection errors.
  • Unbounded Database Writes: An agent executes DELETE FROM accounts; or UPDATE users SET role='admin'; without WHERE predicates (or with tautological WHERE 1=1).
  • Interpreter Escape Hatches: An agent runs shell commands wrapped inside python3 -c "os.system('...')" or node -e "fs.rmSync('/')".
  • SSRF & Cloud Metadata Leaks: An agent probing network endpoints makes calls to 169.254.169.254 (AWS metadata) or internal RFC1918 subnets.
  • Self-Mandate Escalation: A prompt-injected or drifting agent attempting to rewrite its own safety policy.

Existing defenses rely on LLM-as-a-judge evaluators that add 1,500–3,000 ms to every tool call. Aletheia MCP provides deterministic, multi-stage lexical and structural filtering in single-digit microseconds.


Key Features

The list below reflects what the pattern set currently catches, built up through iterative adversarial testing rather than designed upfront as a complete taxonomy. See Known Limitations above for what it does not (yet, or ever, in the DNS case) cover.

  • ⚡ Sub-Millisecond (~25 µs p99) Overhead: 100,000+ evaluations per second. Zero perceived latency in agent loops.
  • 🛡️ Monotonic Mandate Escalation Guard: Prevents autonomous agents from self-granting write, destructive, or network permissions. Mandates can be tightened voluntarily, but loosening requires an operatorSecret.
  • 🎯 Evasion-Hardened Engine:
  • Database OS & Filesystem Primitives: Blocks PostgreSQL COPY ... PROGRAM, pg_read_file(), lo_import(); MySQL LOAD DATA INFILE, INTO OUTFILE; SQLite ATTACH DATABASE; and SQL Server xp_cmdshell.
  • Scheme-less & Malformed URL SSRF Defense: Normalizes protocol-relative and scheme-less endpoints (169.254.169.254/latest), enforcing strict fail-closed rejection on invalid URLs and direct cloud metadata access under offline mandates.
  • Direct Shell Metadata & Network Tool Neutralization: Scans direct IP references in curl / wget without URL schemes, and blocks socat raw socket exfiltration channels.
  • Wildcard Credential & Sensitive Directory Boundaries: Enforces wildcard protection across all .env.* variants (.env.secrets, .env.staging, .env.test) and sensitive config roots (~/.kube/, ~/.docker/, ~/.gnupg/, .git-credentials).
  • Linear O(N) Normalization: Token-based non-backtracking brace expansion and bounded parameter resolution ensures sub-millisecond execution on 100KB+ payloads.
  • Bash Socket Pseudo-Device Interception: Inspects /dev/tcp/HOST/PORT and /dev/udp/HOST/PORT redirections, halting cloud metadata SSRF and covert exfiltration channels directly on shell inputs.
  • SQL CTE & Procedural Block Interception: Enforces unbounded mutation guards across Common Table Expressions (WITH ... DELETE) and PL/pgSQL anonymous blocks (DO $$ ... $$).
  • Dynamic Linker Hijacking Defense: Neutralizes LD_PRELOAD, DYLD_INSERT_LIBRARIES, and runtime environment variable hijacking.
  • Quote & Backslash Stripping: Defeats split-token evasion (r'm' -rf /, r\m -rf /).
  • Variable Indirection & Default Fallbacks: Resolves shell variable substitutions (X=rm; $X -rf /) and default parameter expansions (${X:-rm} -rf /).
  • Positional Parameter & IFS Normalization: Neutralizes $IFS$9 word-splitting.
  • Dual-Representation SQL Analysis: Defeats inline comment evasion (DROP/**/TABLE, DR/**/OP, and # MySQL comment).
  • Interpreter Escape Interception: Recursively normalizes string concatenations ('r'+'m'), inspects dynamic imports (import("node:fs")), and parses code passed via -c/-e/-r flags across python, node, ruby, perl, php, and sh.
  • Automated Hex & Base64 Decoding: Automatically extracts, decodes, and recursively evaluates hex (bytes.fromhex(...)) and base64-encoded command payloads.
  • Unicode NFKC & Zero-Width Sanitization: Neutralizes invisible characters (\u200B, \u200C, \uFEFF) and confusable fullwidth/math-bold jailbreaks in prompt injections (S2b).
  • IPv4-Mapped IPv6 SSRF Translation: Converts compressed hex IPv6 notations ([::ffff:a9fe:a9fe]) to canonical dotted-decimal bytes (169.254.169.254).
  • Percent-Encoded Path Traversal: Multi-pass URL decoding catches %2e%2e%2f.env and ..%2f.ssh%2fid_rsa.
  • Generalized Fork Bombs: Detects recursive piped background processes across arbitrary function identifiers.
  • SetUID Privilege Elevation: Halts chmod u+s, chmod 4755, and privilege tampering.
  • Tautological SQL Predicates: Flags WHERE 1=1, WHERE true, and tautologies as unbounded mutations.
  • Polymorphic Argument Inspection: Safely inspects strings, arrays, and objects fail-closed across both native and unrecognized third-party tools.
  • 🛡️ Two Operating Modes:
  1. Direct Guard Tools: Standalone tools (aletheia_set_mandate, aletheia_intercept, aletheia_safe_bash, aletheia_safe_sql).
  2. Fail-Closed Transparent Proxy: Middleware that wraps ANY downstream MCP server (Postgres, Filesystem, Bash), intercepting both single tools/call and JSON-RPC 2.0 batch arrays with strict fail-closed boundaries.
  • 📊 Real-Time Observability Resources: Exposes live audit logs, block rates, and latency distributions via aletheia://telemetry/summary.
  • 🔒 Zero External API Calls: Zero LLM-as-a-judge latency on the hot execution path.

Performance Benchmarks

Measured on 10,000 consecutive multi-domain evaluations (Bash de-obfuscation, SQL pattern validation, path verification, SSRF check, prompt injection). Numbers below are from a representative local run; p50 is stable across runs, p99 varies with system load (observed range ~24–70 µs) since it's sensitive to GC pauses at microsecond scale; both are still comfortably within the sub-millisecond target:

MetricMeasured ValueTarget
p50 (Median)~0.0085 ms (8.5 µs)< 0.500 ms

| *

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

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