Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Obscurify.ai

de Obscurify-aiversión 0.1.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Obscurify-ai/obscurify-mcp

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Ask 200+ AI models privately from your agent: one-shot, chat, second opinions, prices, images.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA
  • Debes completar: OBSCURIFY_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: OBSCURIFY_API_KEY, OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL, OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "obscurify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@obscurify/mcp"
      ],
      "env": {
        "OBSCURIFY_API_KEY": "your-value",
        "OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
        "OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add obscurify --env OBSCURIFY_API_KEY=your-value --env OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL=your-value --env OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS=your-value -- npx -y @obscurify/mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "obscurify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@obscurify/mcp"
      ],
      "env": {
        "OBSCURIFY_API_KEY": "your-value",
        "OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
        "OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "obscurify": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@obscurify/mcp"
      ],
      "env": {
        "OBSCURIFY_API_KEY": "your-value",
        "OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
        "OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • OBSCURIFY_API_KEY secreto obligatorio env
    Obscurify.ai API key (sk-obs1_...) from obscurify.ai/account
  • OBSCURIFY_DEFAULT_MODEL env
    Default model for ask and chat (default deepseek/deepseek-v4-flash)
  • OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELS env
    Comma-separated default models for second_opinion

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Obscurify-ai, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5678 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 79% de los otros 5678 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5678 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Obscurify.ai?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: OBSCURIFY_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 10 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
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Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
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Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 2 meses
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README del creador

Abrir el README

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.

Obscurify.ai MCP server

Give your AI agent private access to 200+ other models. This Model Context Protocol server lets Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, opencode and any other MCP client ask Claude, GPT, Gemini, Llama, DeepSeek, Qwen and more through Obscurify.ai.

Obscurify.ai is a privacy-focused, OpenAI-compatible AI platform. Text requests only use zero-data-retention routes, prompts and responses aren't stored on its servers, and accounts are a random 16-digit account number with no email, phone or password.

Tools

ToolWhat it does
askOne prompt to any model, with an optional system prompt, reasoning_effort, max_tokens and temperature. Returns the reply plus model, tokens and cost.
chatMulti-turn: pass the whole messages history and get the next reply.
second_opinionThe same prompt to 2-5 models in parallel, every answer side by side. Good for checking a claim, reviewing code or a plan, or breaking a tie.
list_modelsModel IDs with context window, price per million input/output tokens, tool support and the plan each needs. Filter by name, plan, price or tool support. Works without a key.
generate_imageText-to-image with Stable Diffusion models (SDXL, SD 1.5, LCM). Returns the image. list: true shows the models and prices.
balanceBalance, plan, usage this billing period, and whether the account can use frontier and uncensored models.

Defaults are cheap and fast: ask and chat use deepseek/deepseek-v4-flash, and second_opinion asks deepseek/deepseek-v4-flash, meta-llama/llama-3.3-70b-instruct and qwen/qwen3.8-27b. Pass model / models to use anything else, e.g. anthropic/claude-sonnet-5.5 or openai/gpt-5.5.

Get an API key

  1. Create an account at obscurify.ai. You get a random account number: no email, no password.
  2. Add a balance (card, Monero, Bitcoin or Lightning). The API works on every plan with a positive balance. Frontier models need the Casual plan or higher, and uncensored models need Pro (pricing).
  3. On obscurify.ai/account, click Show API Key and copy the sk-obs1_... key.

Calls cost money from your balance at each model's listed price (model cards). Every reply shows what it cost.

Setup

The server runs with npx -y @obscurify/mcp (Node.js 20 or newer) and reads the key from OBSCURIFY_API_KEY.

Claude Code
claude mcp add obscurify -e OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... -- npx -y @obscurify/mcp

Add -s user to make it available in every project.

Claude Desktop

Settings → Developer → Edit Config, then add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "obscurify": { "command": "npx", "args": ["-y", "@obscurify/mcp"], "env": { "OBSCURIFY_API_KEY": "sk-obs1_..." } } } }

Restart Claude Desktop.

Cursor

Add the same mcpServers block to ~/.cursor/mcp.json (all projects) or .cursor/mcp.json (one project):

{

"mcpServers": { "obscurify": { "command": "npx", "args": ["-y", "@obscurify/mcp"], "env": { "OBSCURIFY_API_KEY": "sk-obs1_..." } } } }

VS Code (GitHub Copilot agent mode)

Create .vscode/mcp.json. VS Code asks for the key once and stores it securely:

{

"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "obscurify-key", "description": "Obscurify.ai API key", "password": true } ], "servers": { "obscurify": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@obscurify/mcp"], "env": { "OBSCURIFY_API_KEY": "${input:obscurify-key}" } } } }

Codex CLI
codex mcp add obscurify --env OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... -- npx -y @obscurify/mcp

or in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.obscurify]

command = "npx" args = ["-y", "@obscurify/mcp"] env = { OBSCURIFY_API_KEY = "sk-obs1_..." }

Optional: don't ask before each paid call (ask, chat, second_opinion, generate_image)

default_tools_approval_mode = "approve"

The tools that spend from your balance are marked as not read-only, so Codex asks before running them unless you set default_tools_approval_mode.

opencode
opencode mcp add obscurify --env OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... -- npx -y @obscurify/mcp

That writes this to opencode.json (add --global for your global config):

{

"mcp": { "servers": { "obscurify": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "@obscurify/mcp"], "environment": { "OBSCURIFY_API_KEY": "sk-obs1_..." } } } } }

Windsurf, Cline, Zed and other clients

Use the command npx -y @obscurify/mcp with the environment variable OBSCURIFY_API_KEY in the client's MCP settings.

Docker
docker build -t obscurify-mcp https://github.com/Obscurify-ai/obscurify-mcp.git

docker run -i --rm -e OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... obscurify-mcp

Streamable HTTP

For clients that connect over HTTP, run the server yourself:

OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... npx -y @obscurify/mcp --http --port 3000

MCP endpoint: http://127.0.0.1:3000/mcp health: /health

It binds to 127.0.0.1 unless you pass --host. Each request may carry its own key as Authorization: Bearer sk-obs1_..., which takes precedence over OBSCURIFY_API_KEY, so one server can serve several accounts. The HTTP mode is stateless.

Configuration

VariableDefault
OBSCURIFY_API_KEY(none)Your sk-obs1_... key. Without it only list_models and generate_image list work.
OBSCURIFY_DEFAULT_MODELdeepseek/deepseek-v4-flashModel for ask and chat when none is given.
OBSCURIFY_SECOND_OPINION_MODELSdeepseek/deepseek-v4-flash,meta-llama/llama-3.3-70b-instruct,qwen/qwen3.8-27bComma-separated models for second_opinion.
OBSCURIFY_BASE_URLhttps://obscurify.ai/v1API base URL.
OBSCURIFY_TIMEOUT_MS180000Per-request timeout. second_opinion caps each model at 55 s so the answers that do arrive come back.

Example prompts

  • "Ask Gemini and GPT what they think of this migration plan, then summarise where they disagree." (second_opinion)
  • "Find the cheapest model with tool calling and a 1M context." (list_models)
  • "Have Llama 3.3 70B rewrite this paragraph for a general audience." (ask)
  • "How much have I spent on Obscurify this month?" (balance)

Privacy

The server is a thin client: it sends your prompts to https://obscurify.ai with your key and nothing else. No telemetry, no logging to disk, no file access. What Obscurify.ai keeps is described in its privacy policy: prompts and responses are not stored, and identities are scrambled before requests reach model providers. Providers still see the prompt text, so don't send secrets you wouldn't send to the model itself.

Tested

On 2026-10-28 with a Pay As You Go key, every tool was called from MCP Inspector 2.12 (CLI), Claude Code 2.1, Codex CLI 0.165 (both from the local build and from npx -y @obscurify/mcp), and the SDK client in scripts/e2e.mjs over stdio and Streamable HTTP. opencode 2.1 connects and lists the tools.

Development

npm install

npm run build OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... node scripts/e2e.mjs stdio --image # live end-to-end test, costs well under a cent OBSCURIFY_API_KEY=sk-obs1_... node scripts/e2e.mjs http npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

Releases: bump the version in package.json and server.json, then push a vX.Y.Z tag. The workflow publishes to npm with provenance and to the MCP Registry.

Links

License

MIT

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