Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
An MCP server for analyzing PCAP files.
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": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add mcpcap -- uvx mcpcapPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mcpcap": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}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": {
"mcpcap": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcpcap"
]
}
}
}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 el dominio mcpcap.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
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 (0.10.0) llegó al registro hace 37 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations
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.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
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.
A modular Python MCP (Model Context Protocol) server for analyzing PCAP files. mcpcap exposes protocol-specific analysis tools that accept a local file path or remote HTTP URL at call time, so the server stays stateless and works cleanly with MCP clients.
mcpcap uses a modular architecture to analyze different network protocols found in PCAP files. Each module provides specialized analysis tools that can be called independently with any PCAP file, making it perfect for integration with Claude Desktop and other MCP clients.
mcpcap requires Python 3.10 or greater.
pip install mcpcap
uv add mcpcap
uvx mcpcap
Build the image from the repository root:
docker build -t mcpcap .
Run it over HTTP for MCP clients that connect to a network endpoint:
docker run --rm \
-p 127.0.0.1:8080:8080 \ -v "$(pwd)/examples:/pcaps:ro" \ mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --allow-unauthenticated-http
Run it over stdio for clients that can spawn docker run directly:
docker run --rm -i \
-v "$(pwd)/examples:/pcaps:ro" \ mcpcap
When you mount local captures into the container, use the container path in tool calls:
analyze_dns_packets("/pcaps/dns.pcap")
Remote http:// and https:// PCAP URLs work without a volume mount because mcpcap downloads them inside the container at call time.
For the default HTTP workflow, start the bundled Compose service:
docker compose up
This pulls ghcr.io/mcpcap/mcpcap:latest, publishes http://127.0.0.1:8080/mcp only on host loopback, and mounts ./examples into the container as /pcaps.
analyze_dns_packets("/pcaps/dns.pcap")
To analyze your own captures, change the volume in docker-compose.yml from ./examples:/pcaps:ro to your local capture directory.
For local development against the checked-out source instead of GHCR:
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up --build
Start mcpcap as a stateless MCP server:
# Default stdio transport for Claude Desktop and similar clients
mcpcap
mcpcap --modules dns,tcp
mcpcap --max-packets 1000
mcpcap --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080
Use stdio transport for local MCP clients like Claude Desktop:
{
"mcpServers": { "mcpcap": { "command": "mcpcap", "args": [] } } }
Use HTTP transport when your MCP client expects a network endpoint:
mcpcap --transport http --host 127.0.0.1 --port 8080
Point your HTTP-capable MCP client at:
http://127.0.0.1:8080/mcp
Docker users can publish the same endpoint with:
docker run --rm \
-p 127.0.0.1:8080:8080 \ -v "/path/to/captures:/pcaps:ro" \ mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --allow-unauthenticated-http
Or with Compose:
docker compose up
HTTP binds on non-loopback interfaces require the MCPCAP_AUTH_TOKEN environment secret. Set a strong random secret through your secret manager or enter it without recording it in shell history:
read -rs -p "HTTP bearer token: " MCPCAP_AUTH_TOKEN
export MCPCAP_AUTH_TOKEN mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080
Clients must send Authorization: Bearer on every request. Use a TLS reverse proxy and an HTTPS URL for remote clients. A configured token also protects loopback endpoints; stdio is unaffected. The Docker examples use --allow-unauthenticated-http to bind inside the container while publishing only to host loopback. Keep that loopback mapping and use a trusted local Docker network; other containers on the same network can reach the service. Compose forwards MCPCAP_AUTH_TOKEN when set, so you can also secure the local container endpoint. See the HTTP integration guide for details.
Use the analysis tools with any PCAP file by providing the file path or URL when you call the tool:
DNS Analysis:
analyze_dns_packets("/path/to/dns.pcap")
analyze_dns_packets("https://example.com/remote.pcap")
DHCP Analysis:
analyze_dhcp_packets("/path/to/dhcp.pcap")
analyze_dhcp_packets("https://example.com/dhcp-capture.pcap")
ICMP Analysis:
analyze_icmp_packets("/path/to/icmp.pcap")
analyze_icmp_packets("https://example.com/ping-capture.pcap")
TCP Connection Analysis:
analyze_tcp_connections("/path/to/capture.pcap")
analyze_tcp_connections("/path/to/capture.pcap", server_ip="192.168.1.1", server_port=80)
TCP Pattern Analysis:
analyze_tcp_anomalies("/path/to/capture.pcap", server_ip="10.0.0.1")
TCP Retransmission Analysis:
analyze_tcp_retransmissions("/path/to/capture.pcap")
Traffic Flow Analysis:
analyze_traffic_flow("/path/to/capture.pcap", server_ip="192.168.1.100")
SIP Analysis:
analyze_sip_packets("/path/to/voip-signaling.pcap")
analyze_sip_packets("https://example.com/sip-call-flow.pcap")
CapInfos Analysis:
analyze_capinfos("/path/to/any.pcap")
analyze_capinfos("https://example.com/capture.pcap")
If you are using Docker with a bind mount, pass the in-container path instead of the host path:
analyze_capinfos("/pcaps/dns.pcap")
mcpcap provides specialized analysis prompts to guide LLM analysis:
# Load specific modules
mcpcap --modules dns # DNS analysis only mcpcap --modules tcp # TCP analysis only mcpcap --modules dhcp # DHCP analysis only mcpcap --modules icmp # ICMP analysis only mcpcap --modules sip # SIP analysis only mcpcap --modules dns,tcp # DNS and TCP analysis mcpcap --modules dns,dhcp,icmp,tcp,sip,capinfos # All modules (default)
# Limit packet analysis for large files
mcpcap --max-packets 1000
# Default stdio transport
mcpcap
mcpcap --transport http
mcpcap --transport http --host 0.0.0.0 --port 9000
mcpcap --moduSolo se muestra el principio; lee el resto en el repo