QNSQY
Linux only, local: post-quantum CBOM scan, encrypt to public keys, verify. Takes no secrets
Descripción del creador (original en inglés)
Secure MCP server framework with 23 security layers and ML threat detection. Zero deps.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add aegisgate -- docker run -i --rm ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"aegisgate": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub aegisgatesecurity, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.5.1) llegó al registro hace 27 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker en tu computadora.
En la misma categoría: QNSQY, EchelonGraph CVE & Exposure, WatchGuard MCP
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Linux only, local: post-quantum CBOM scan, encrypt to public keys, verify. Takes no secrets
CVE, KEV, EPSS, SBOM and advisory lookups; per-CVE exposure from Shodan data (© Shodan). Keyless.
WatchGuard Cloud Firebox, Endpoint Security, ThreatSync, NDR and AuthPoint APIs for every customer
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Secure MCP server framework — 23 layers of defense, zero dependencies.
*A hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.*
Apache 2.0 · 23 security layers · 79 regex patterns + CharCNN-BiLSTM (v15) ML detection · Zero CVEs · Zero external module dependencies
Found AegisGate MCP useful? [Star the repo](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp) ⭐ and [tell a colleague](https://x.com/intent/tweet?text=Securing%20my%20MCP%20servers%20with%20AegisGate%20%E2%80%94%2023%20security%20layers%2C%20zero%20dependencies%2C%20ML%20threat%20detection%3A%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2Faegisgatesecurity%2Faegisgate-mcp) — it helps other devs discover secure MCP tooling.
Quick Start · Security Layers · RBAC · Architecture · Protocol · Docs · Releases
AegisGate Security™ is a trademark of AegisGate Security, LLC, filed with the USPTO.
"AegisGate MCP" is an unregistered product name. See Trademark below.
38% of MCP servers have no authentication. 590+ security advisories. 3 critical CVEs in the official MCP SDKs in 6 months — including CVSS 9.8 remote code execution and the "Mother of All AI Supply Chains" flaw affecting 150M+ downloads.
The official MCP SDKs give you the protocol. They don't give you security. No authentication. No audit logging. No threat detection. No rate limiting. No RBAC. Every server built on a bare SDK starts with a blank security posture and it's on you to build it — or skip it, as 38% of servers do.
AegisGate MCP is the secure alternative. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.
| Official MCP SDKs | AegisGate MCP | |
|---|---|---|
| Authentication | ❌ Bring your own | ✅ Bearer tokens + API keys + lockout |
| Authorization | ❌ Nothing | ✅ 4-tier RBAC with per-tool permissions |
| Audit logging | ❌ Nothing | ✅ Tamper-evident SHA-256 hash chain |
| Threat detection | ❌ Nothing | ✅ 79 regex patterns + neural ML (<1ms) |
| Supply chain risk | ❌ npm/PyPI deps | ✅ Zero dependencies (Go stdlib only) |
| CVEs | 3 critical in 6 months | Zero. Ever. |
| License | MIT | Apache 2.0 |
23 security layers. 79 regex patterns. Zero dependencies. Zero CVEs. Apache 2.0.
Need proxy mode, OAuth, SIEM, or compliance frameworks? See
When to Upgrade to AegisGate Platform
below — or explore [AegisGate Rampart](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-rampart)
for local AI API proxy protection.
AegisGate MCP is a hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. It sits between AI agents and the tools they call, applying 23 layers of defense to every request — from authentication and RBAC to neural threat detection and chain analysis.
Standard MCP servers assume a trusted local environment. In production — whether that's a cloud SaaS platform, an enterprise data pipeline, or an air-gapped plant network — agents may execute commands, query databases, or interact with critical systems. A single unauthorized or malicious tool call can cause data exfiltration, process disruption, or worse. AegisGate MCP wraps every tool call in defense-in-depth, all with zero external module dependencies so it can run air-gapped.
| Version | 1.6.1 |
| License | Apache-2.0 |
| Go version | 1.27+ |
| Module deps | Zero (no require directives — all third-party code vendored) |
| Docker image | ML: debian:bookworm-slim (gnutls purged), ~127 MB, 0 CVEs · Lite: distroless/static-debian12, ~10 MB, 0 CVEs |
| Architectures | amd64, arm64 |
| ML model | CharCNN-BiLSTM v15, 1.6M params, <1ms CPU inference |
| Tests | 611 unit/integration + 32 load/stress = 643 total, 14 benchmarks, 3 fuzz targets, 92.0% coverage (non-CGO) / 91.9% (CGO) |
go build -o mcp-server ./cmd/mcp-server
# Basic TCP server on :8081
./mcp-server
./mcp-server --token my-secret --audit /var/log/mcp-audit.json
./mcp-server --demo
./mcp-server --transport stdio --demo
./mcp-server --transport http --addr :8081 --demo
./mcp-server --tls --tls-cert server.pem --tls-key server.key --tls-client-ca ca.pem
./mcp-server --config /etc/mcp/config.json --health-addr :8082
# Build and run (ML-enabled, ~127 MB, 0 CVEs)
docker build --target ml -t aegisgate-mcp . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp --demo
docker run -p 8081:8081 \ -e MCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token \ -e MCP_DEMO_TOOLS=true \ aegisgate-mcp
docker build --build-arg CGO_ENABLED=0 --target lite -t aegisgate-mcp:lite . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp:lite --demo
The ML image uses debian:bookworm-slim with libgnutls30 purged (shared libraries and dpkg metadata removed), eliminating all 6 Trivy CVEs while keeping the glibc and ONNX Runtime dependencies required for neural inference. The lite image is true distroless (gcr.io/distroless/static-debian12:nonroot) — zero OS packages, zero CVEs, ~10 MB. Both targets include a built-in --health-check flag for Docker HEALTHCHECK (no wget/curl needed). Multi-arch builds support both linux/amd64 and linux/arm64.
AegisGate MCP includes the same CharCNN-BiLSTM v15 neural model used by AegisGate Platform and Rampart — vendored with zero external module dependencies. The model provides:
| Flag | Env Var | Default | Description |
|---|---|---|---|
--ml | MCP_ML_ENABLED | false (CLI) / true (Docker) | Enable neural threat detection |
--ml-shadow | MCP_ML_SHADOW | false | Log predictions but never block |
--ml-threshold | MCP_ML_THRESHOLD | 0.50 | Threat score threshold (0.0–1.0) |
--ml-model | MCP_ML_MODEL | ./models/threat_cnn_bilstm.onnx | Path to ONNX model file |
AegisGate MCP can be embedded as a Go library:
package main
import ( "context" "log" mcp "github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp" )
func main() { cfg := mcp.DefaultServerConfig() cfg.AuthToken = "my-secret-token" cfg.AuditLogPath = "/var/log/mcp-audit.json" cfg.RateLimitRPM = 120 cfg.ScanResponses = true
server, err := mcp.NewSecuredMCPServer(cfg) if err != nil { log.Fatal(err) }
// Register a custom tool // Note: tools are automatically scanned for prompt-injection poisoning // at registration time. If the description or inputSchema contains // malicious patterns, RegisterTool returns *ToolPoisoningError. server.RegisterTool("my_tool", "Does something useful", 40, map[string]interface{}{ "type": "object", "properties": map[string]interface{}{ "param1": map[string]interface{}{"type": "string"}, }, "required": []interface{}{"param1"}, }) server.RegisterToolHandler("my_tool", func(ctx context.Context, params map[string]interface{}) (interface{}, error) { return "result", nil })
// Register a resource (MCP resources/list, resources/read) server.RegisterResource("config://app/info", "App Info", "App config as JSON", "application/json", func(ctx context.Context, uri string) (*mcp.ResourceContent, error) { return &mcp.ResourceContent{URI: uri, Text: {"version":"1.0"}, MimeType: "application/json"}, nil })
// Register a prompt (MCP prompts/list, prompts/get) server.RegisterPrompt("code_review", "Generate a code review prompt", []mcp.PromptArgument{{Name: "filename", Required: true}}, func(ctx context.Context, args map[string]string) (*mcp.GetPromptResult, error) { return &mcp.GetPromptResult{ Messages: []mcp.PromptMessage{{Role: "user", Content: "Review " + args["filename"]}}, }, nil })
// Load built-in policy rules server.LoadDefaultPolicies()
// Start the server if err := server.Start(context.Background()); err != nil { log.Fatal(err) } defer server.Stop() }
See examples/simple-server/ for a complete working example that registers a tool, resource, and prompt.
Reload the neural threat detection model at runtime without restarting the server:
// Swap to a new ONNX model file (verifies SHA-256 hash)
err := server.ReloadMLModel("/path/to/new_model.onnx") if err != nil { log.Printf("model reload failed: %v", err) }
All tools registered via RegisterTool() are automati
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo