Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Scans AI-generated code for invisible Unicode, Trojan Source, and supply-chain threats.
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": {
"codesafer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cleaner-code"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add codesafer -- npx -y cleaner-codePégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"codesafer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cleaner-code"
]
}
}
}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": {
"codesafer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cleaner-code"
]
}
}
}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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub goldmembrane, 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 (1.0.1) llegó al registro hace 7 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.
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.
AI code security scanner as a Model Context Protocol (MCP) server.
Detects hidden threats in AI-generated code that traditional linters miss.
Website: codesafer.org · MCP Clients: Claude Code, Cursor, VS Code + Copilot, Cline
AI coding assistants generate code fast — but who's checking it for hidden threats?
Recent supply-chain attacks show that malicious code can hide in ways human reviewers and traditional linters routinely miss:
.cursorrules, CLAUDE.md, and other AI config filespackage.jsoneval + base64, reverse shells, packed payloadsCodeSafer scans for all of these before the code runs on your machine.
CodeSafer runs as a local MCP server. Your AI client (Claude Code, Cursor, etc.) calls its tools when reviewing or generating code, and findings are returned inline.
Hybrid detection:
Nothing leaves your machine. The AI analysis runs locally against a tokenizer server.
| Capability | Details |
|---|---|
| Invisible character detection | 30+ Unicode variants including Zero-Width Space, Mongolian Vowel Separator |
| BiDi / Trojan Source | Full CVE-2021-42574 coverage |
| Homoglyph detection | Cyrillic/Greek/Latin confusables (CVE-2021-42694) |
| Unicode steganography | Glassworm-style whitespace payloads |
| Rules file backdoors | Scans .cursorrules, CLAUDE.md, .claude/, Cursor rules |
| Dependency scanning | Typosquatting + suspicious install scripts in package.json |
| Obfuscation detection | eval + base64, reverse shells, packed payloads |
| AI deep analysis | CodeBERT transformer classifier with confidence scores |
| MCP native | 6 MCP tools, stdio transport |
| Local-first | No code uploaded — runs entirely on your machine |
CodeSafer exposes six tools to your MCP client:
| Tool | Purpose |
|---|---|
scan_file | Scan a single file for hidden malicious code patterns |
scan_directory | Recursively scan a directory across all source files |
scan_rules_file | Scan an AI configuration/rules file for prompt injection and Rules File Backdoor attacks |
check_dependencies | Check package.json for typosquatting, suspicious install scripts, and dependency risks |
ai_analyze | Deep AI analysis using the trained CodeBERT model (classifies chunks as malicious/benign with confidence) |
explain_finding | Get detailed explanation of a specific threat category, with attack scenarios and remediation |
git clone https://github.com/goldmembrane/cleaner-code.git
cd cleaner-code npm install npm run build
Claude Code (~/.claude.json or project .mcp.json):
{
"mcpServers": { "codesafer": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/cleaner-code/dist/index.js"] } } }
Cursor (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "codesafer": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/cleaner-code/dist/index.js"] } } }
Restart your client, and CodeSafer tools will appear in the tool picker.
Once configured, ask your AI client things like:
.cursorrules for a rules-file backdoor."*src/auth.ts."*The client will call the appropriate MCP tool and return findings with severity, line numbers, and remediation guidance.
CodeSafer is free to use. Static analysis (scan_file, scan_directory, scan_rules_file, check_dependencies, explain_finding) has no limits.
AI deep analysis (ai_analyze) includes 10 free runs per session. Paid plans for higher AI quotas are available at codesafer.org.
CodeSafer detects threats across 9 categories:
.cursorrules, CLAUDE.md, etc.eval + base64, packed payloads, reverse shellscleaner-code/
├── src/ │ ├── index.ts # MCP server entry point │ ├── api-server.ts # Optional HTTP API server │ ├── types.ts # Scanner interfaces │ ├── utils.ts # File collection, summary formatting │ └── scanner/ │ ├── invisible.ts # Invisible Unicode scanner │ ├── bidi.ts # BiDi / Trojan Source scanner │ ├── homoglyph.ts # Homoglyph scanner │ ├── encoding.ts # Encoding / charset scanner │ ├── obfuscation.ts # Obfuscation pattern scanner │ ├── steganography.ts # Unicode steganography scanner │ ├── rules-backdoor.ts # Rules file backdoor scanner │ ├── dependency.ts # Dependency risk scanner │ └── ai-analyzer.ts # CodeBERT deep analyzer ├── ml/ # ML model assets and tokenizer ├── functions/ # Cloud function deployments ├── deploy/ # Deployment manifests └── web/ # Landing page assets
ISC — see the LICENSE file for details.