Context7
Feeds AI the latest docs for libraries and frameworks before it answers, so code it writes does not use outdated, removed functions.
Description from the maker (original English)
Prompt-injection detector for untrusted text before it reaches an LLM (RU/EN). BYO lovec.tech key.
These three are never merged into one score: opinions, measurements and popularity are different things.
We have not written a plain-language summary for this one yet. Below are the facts we read from the registry.
Pick the AI app you use, then copy the settings.
LOVEC_KEY, LOVEC_BASE, LOVEC_TIMEOUTValues marked secret are keys to your account. Never share them or paste them into a chat.
You need
Which app do you use?
Pick your app above. We remember it, so next time the button says “Install in …”.
Open Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config, and paste this into claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"lovec": {
"command": "uvx",
"args": [
"lovec-mcp"
],
"env": {
"LOVEC_KEY": "your-value",
"LOVEC_BASE": "your-value",
"LOVEC_TIMEOUT": "your-value"
}
}
}
}Run this in your terminal
claude mcp add lovec --env LOVEC_KEY=your-value --env LOVEC_BASE=your-value --env LOVEC_TIMEOUT=your-value -- uvx lovec-mcpFill in the empty values before running it.
Paste into .cursor/mcp.json in your project, or ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"lovec": {
"command": "uvx",
"args": [
"lovec-mcp"
],
"env": {
"LOVEC_KEY": "your-value",
"LOVEC_BASE": "your-value",
"LOVEC_TIMEOUT": "your-value"
}
}
}
}Your browser asks to open the app, then the app shows the settings and asks you to confirm. Key values are left empty for you to fill in.
Paste into .vscode/mcp.json in your project
{
"servers": {
"lovec": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"lovec-mcp"
],
"env": {
"LOVEC_KEY": "your-value",
"LOVEC_BASE": "your-value",
"LOVEC_TIMEOUT": "your-value"
}
}
}
}Your browser asks to open the app, then the app shows the settings and asks you to confirm. Key values are left empty for you to fill in.
This one runs on your computer, and ChatGPT can only connect to servers on the internet. Pick another app.
Your choice stays on this device in a cookie; no account needed.
LOVEC_BASE envLOVEC_TIMEOUT envThese settings are generated from the maker’s registry entry. If the README says otherwise, follow the README.
Runs on your computer; the tool list appears in your AI app after you install it.
We check information anyone can see; we have not read the code. Checks that do not apply are left out of the count. · Checked Nov 8, 2026
The registry name was verified with the GitHub account lovec-tech, which owns the repo
We have not read this repo from GitHub yet
We have not read this repo from GitHub yet
This one runs on your computer; there is no internet endpoint
Runs on your computer and uses local settings instead
Runs on your computer; we can only read tool lists from internet endpoints
Compared with every active server in this category in the registry. Stars count only when the publisher owns the repo.
It passed 1 of 1 applicable basic checks. We have not read the code. Before adding a key or token, see what access the server asks for and use a key with only the permissions you need.
You need to fill in: LOVEC_KEY
It runs on your computer. Your AI app starts it when needed, and data does not pass through the maker’s servers (unless it calls an online service itself).
The GitHub repo last changed –, and the latest version (0.1.2) reached the registry 2 months ago.
Apps that support MCP, such as Claude Desktop, Claude Code, Cursor and VS Code. You also need Python (uv) on your computer.
In the same category: Context7, Codebase Memory, Exa
Servers in the same category from other makers, sorted by stars.
Reading a card:↓ Downloads per weeki★ GitHub starsiThree pillars: reviews · checks · usageiUpdated = latest version published to the registryi
Feeds AI the latest docs for libraries and frameworks before it answers, so code it writes does not use outdated, removed functions.
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copied from the maker’s repo as written. PopNx MCP has not reviewed or endorsed it. HTML, images and scripts are removed. Links lead off this site.
Локальный MCP-сервер поверх детектора промпт-инъекций lovec.tech. Даёт агентам (Claude Desktop, Claude Code, любой MCP-клиент) тул check_prompt_injection — проверка недоверенного текста (веб-страница, документ, результат тула, письмо) перед тем, как отдать его в другую LLM.
Работает только с вашим собственным ключом — сервер сам ничего не хранит и не логирует, но проверяемый текст уходит в API lovec.tech для анализа. Это тонкий клиент поверх уже существующего API-ключа/баланса с сайта.
Из PyPI:
pip install lovec-mcp
uvx lovec-mcp
Из исходников:
cd lovec-mcp
python3 -m venv .venv ./.venv/bin/pip install -e .
Ключ выпускается на lovec.tech
export LOVEC_KEY=aig_...
./.venv/bin/python server.py
export LOVEC_KEY=aig_...
./.venv/bin/python -c " import asyncio, server print(asyncio.run(server.check_prompt_injection('тестовый текст'))) "
Claude Desktop (claude_desktop_config.json) или Claude Code (.mcp.json) — один и тот же формат:
{
"mcpServers": { "lovec": { "command": "uvx", "args": ["lovec-mcp"], "env": { "LOVEC_KEY": "aig_..." } } } }
Если ставили из исходников — вместо uvx укажите интерпретатор venv и путь к server.py:
{
"mcpServers": { "lovec": { "command": "/absolute/path/to/lovec-mcp/.venv/bin/python", "args": ["/absolute/path/to/lovec-mcp/server.py"], "env": { "LOVEC_KEY": "aig_..." } } } }
Тул проверяет одну строку за вызов. Для целого корпуса (RAG, база документов) так не выйдет: каждый вердикт садится в контекст агента, а API отвечает от секунд до минут. Поэтому цикл вынесен в CLI lovec-scan, а агент читает готовую сводку.
export LOVEC_KEY=aig_...
lovec-scan ./docs --dry-run # сколько будет запросов (= списаний), ничего не отправляет lovec-scan ./docs --out lovec-scan-out
Разбивает длинные документы на чанки ≤5000 символов, ходит в API конкурентно, пишет results.jsonl построчно — прогон резюмируемый, повторный запуск дочитывает остаток. Упавшие чанки считаются пробелом в покрытии, а не чистым результатом; на 402 (кончился баланс) скан останавливается и помечает сводку как неполную.
На выходе summary.json: покрытие, доля флагов с 95% ДИ Уилсона по документам (не по чанкам — чанки одного документа не независимы), гистограмма баллов, топ флагов с цитатами.
Дальше в MCP-клиенте вызываете prompt `injection_scan_report` — он подставляет сводку и правила отчёта: не называть корпус чистым (ноль флагов — это верхняя граница, а не справка о здоровье), не считать precision/recall на неразмеченном корпусе, показывать пробелы покрытия, подавать флаги как очередь на разбор. Цитаты из корпуса помечены как недоверенные данные.
| Флаг | Зачем |
|---|---|
--jsonl FILE | читать документы из JSONL {id, text} вместо файлов |
--ext | какие расширения читать (по умолчанию .txt,.md,.markdown,.rst) |
--workers | конкурентность, по умолчанию 4 |
--threshold F | флажить по score >= F вместо вендорского is_injection |
--limit N | взять не больше N документов |
| Переменная | По умолчанию | Зачем |
|---|---|---|
LOVEC_KEY | — (обязательна) | ключ с lovec.tech |
LOVEC_BASE | https://lovec.tech | другой хост API |
LOVEC_TIMEOUT | 60 | потолок ожидания одного вызова, секунды |