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

Valca

de PranLabsversión 0.6.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.pranlabs/valca

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Scans code, IaC and AI-agent config for security problems. Read-only — nothing can be edited.

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: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿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": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add valca -- uvx valca

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "valca": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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.

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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub PranLabs, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32455 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 57% de los otros 32455 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32455 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 Valca?

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?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿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 (0.6.1) llegó al registro hace 30 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SSTracker free youth training

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
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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.

Valca

AI coding security co-pilot — blocks insecure code at the moment of generation.

Formerly published as `vigilsec`. The package is now valca. Both the valca and vigil

commands work, so existing hooks and scripts keep running unchanged.

Valca intercepts every file an AI coding assistant writes and blocks it if CRITICAL or HIGH security findings are detected — before the file hits disk. It's the only tool that operates at generation time rather than post-commit.

AI writes file → valca scan → exit 2 → Claude Code blocks the write

The Problem

AI coding assistants reproduce the most common patterns in their training data. The most common patterns are insecure defaults.

The clearest example: every existing IaC scanner (Checkov, Trivy, Snyk, Semgrep) misses the docker-compose port binding that exposes your database to the internet:

ports:
  • "5432:5432" # ← binds to 0.0.0.0, bypasses UFW, reachable from anywhere

The correct form is "127.0.0.1:5432:5432". Valca catches it. Nothing else does.


Install

pip install valca

Wire the Claude Code hook (one time):

valca init --global     # `valca init --global` also works

That's it. Every file Claude Code writes is now scanned before it saves. Reload Claude Code to activate.


Network access

Valca's core scanning is fully offline — the package has zero runtime dependencies and the engine never sends your code, file paths, or findings anywhere.

Three rules do reach the network, because checking whether a dependency is vulnerable or fabricated is impossible offline. When a manifest (requirements.txt, package.json, lockfiles) is scanned, these rules send package names and version strings only to:

HostUsed byWhat is sent
api.osv.devVGL-PKG001 (known CVE in a pinned version)package name + version
pypi.orgVGL-PKG002/003/004 (hallucinated, stale, or suspicious package)package name
registry.npmjs.orgVGL-PKG002/003/004package name

Your source code, file contents, file paths, and scan results are never transmitted. If your dependency inventory is itself sensitive, turn these rules off in .valcarc and Valca runs completely offline:

disabled_rules = ["VGL-PKG001", "VGL-PKG002", "VGL-PKG003", "VGL-PKG004"]

Usage

# Scan a single file

valca scan docker-compose.yml

Scan a directory

valca scan ./my-project/

JSON output (for CI / dashboards)

valca scan ./my-project/ --format json

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

valca scan ./my-project/ --format sarif > results.sarif

Only report HIGH and above

valca scan ./my-project/ --severity HIGH

Open feedback & waitlist form

valca feedback

Review what has been caught over time. Both commands read the local scan history — nothing leaves your machine.

# Findings log — what was caught, where, and when

valca log # 20 most recent findings valca log --severity CRITICAL # only criticals valca log --project api --since 2026-09-01 valca log --limit 100 --format json # for dashboards

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

valca stats valca stats --format json

valca stats reports how often each rule fires and how often you suppressed it, so rules with poor precision in *your* codebase are visible rather than guessed at.

Exit codes:

CodeMeaning
0No findings — write proceeds
1Advisory findings only (MEDIUM / LOW / INFO)
2CRITICAL or HIGH found — Claude Code blocks the write

See It in Action

Blocking a vulnerable GitHub Actions workflow at write time:

In April 2026, researchers found that all three major AI coding agents (Claude Code, Gemini CLI, Copilot) could be hijacked to exfiltrate ANTHROPIC_API_KEY and GITHUB_TOKEN via a hidden HTML comment in a GitHub issue. CVSS 9.4. No special access required.

Valca catches the vulnerable workflow (issues: trigger + AI agent + API key in env) before it reaches git — the only tool that does.

→ Full writeup: The Attack That Steals Your API Keys Through a GitHub Issue Comment


Rules

116 rules across 27 categories. All built-in, stdlib-only, zero runtime dependencies.

This catalogue is generated from the rule registry — it cannot drift from the shipped engine.

Secrets & Credential Exposure (14 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-I001CRITICALeval() or exec() — code injection risk
VGL-I002HIGHsubprocess with shell=True
VGL-I003HIGHos.system() call
VGL-S001CRITICALAWS access key hardcoded
VGL-S002CRITICALHardcoded password
VGL-S003CRITICALHardcoded API key
VGL-S004CRITICALHardcoded bearer token
VGL-S005CRITICALHardcoded JWT secret
VGL-S006CRITICALPEM private key in source
VGL-S007CRITICALDatabase URL with embedded credentials
VGL-S008CRITICALStripe live secret key
VGL-S009CRITICALSlack token hardcoded
VGL-S010CRITICALProvider API key hardcoded (OpenAI / GitHub / GitLab / Google)
VGL-S012HIGHInsecure placeholder default for security-critical config
GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-GHA001CRITICALPwn Request — pull_request_target with attacker-controlled checkout ref
VGL-GHA002CRITICALScript injection — user-controlled context expression in run: step
VGL-GHA004HIGHSecret directly interpolated in run: step (visible in process table)
VGL-GHA005MEDIUMWorkflow missing explicit permissions block (implicit GITHUB_TOKEN scope)
VGL-GHA006HIGHCache usage in pull_request workflow (cache poisoning attack vector)
VGL-GHA007HIGHSelf-hosted runner with pull_request trigger (persistent runner risk)
VGL-GHA008HIGHworkflow_run trigger without ref/repo validation
VGL-GHA009CRITICALAI agent wired to untrusted-input trigger (issues/pull_request_target) with API key in env
VGL-GHA010HIGHAI agent on pull_request_target without fork origin guard
VGL-GHA011CRITICALUntrusted GitHub event data interpolated into AI agent prompt
VGL-GHA012HIGHAI agent on untrusted trigger with no --allowedTools restriction
VGL-GHA013MEDIUMAI agent on untrusted trigger with no --max-turns limit
VGL-GHA014HIGHcontents: write permission with AI agent on untrusted trigger
AI Agent — Prompt Injection (9 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-PI001CRITICALUser input interpolated into the LLM system prompt
VGL-PI002HIGHRaw HTTP request body used as LLM message content
VGL-PI003HIGHString formatting used to build prompts with user data
VGL-PI004MEDIUMTool output appended to the conversation without sanitization
VGL-PI005CRITICALHTTP request data flows into an LLM prompt unsanitised
VGL-PI006CRITICALLLM response flows into subprocess, exec or eval
VGL-PI007HIGHWebhook payload flows directly into an AI agent
VGL-PI008HIGHDatabase content interpolated into a prompt — second-order injection
VGL-PI009HIGHUser input written into a vector store — memory poisoning
Dockerfile Hardening (8 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-DF001HIGHDockerfile runs as root — no USER directive
VGL-DF002MEDIUMDockerfile uses unpinned :latest base image
VGL-DF003HIGHDockerfile bakes secret into ENV or ARG layer
VGL-DF004HIGHcurlbash or wgetsh pipe in Dockerfile RUN instruction
VGL-DF005HIGHTLS verification disabled in Dockerfile RUN fetch
VGL-DF006MEDIUMADD used for local files — use COPY instead
VGL-DF007HIGHCOPY . without .dockerignore — risks leaking .git, .env, credentials
VGL-DF008MEDIUMWorld-writable permissions set in Dockerfile (chmod 777)
Docker Compose (7 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-D001CRITICALDocker public port binding — bypasses UFW, exposes service to internet
VGL-D002HIGHdocker-compose environment block contains hardcoded secret
VGL-D003CRITICALDocker container runs in privileged mode
VGL-D004HIGHDocker container uses host network mode
VGL-D005CRITICALDocker socket mounted into container — full container escape vector
VGL-D006HIGHSensitive host path mounted into container
VGL-D007HIGHAWS credentials directory (~/.aws) mounted into container — exposes all profiles
Terraform (7 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-TF001CRITICALTerraform hardcoded secret value
VGL-TF002HIGHTerraform resource with public access enabled
VGL-TF003HIGHTerraform encryption explicitly disabled
VGL-TF004CRITICALIMDSv1 enabled on EC2 instance — vulnerable to SSRF metadata theft
VGL-TF005HIGHTerraform S3 state backend stored without encryption
VGL-TF006MEDIUMDeletion protection disabled on managed resource
VGL-TF007MEDIUMAudit logging disabled on Terraform-managed resource
Deserialization & Path Traversal (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-DESER001CRITICALInsecure deserialization — pickle.loads / pickle.load
VGL-DESER002HIGHInsecure YAML deserialization — yaml.load() without SafeLoader
VGL-DESER003HIGHInsecure deserialization — marshal.loads with untrusted data
VGL-PATH001HIGHPath traversal — user input passed to file open or path join without validation
VGL-SSTI001CRITICALServer-Side Template Injection — user input rendered as Jinja2 template
MCP Server Security (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-MCP001CRITICALPrompt injection embedded in MCP tool description
VGL-MCP002HIGHMCP tool description built from user-controlled data
VGL-MCP003HIGHShell execution in an MCP tool handler without a sandbox
VGL-MCP004HIGHMCP server config uses an unpinned package or plaintext HTTP endpoint
VGL-MCP005HIGHMCP fetch tool takes an agent-controlled URL with no allowlist
Web Application Security (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-CORS001HIGHCORS wildcard — allow_origins=['*']
VGL-SQL001CRITICALSQL injection — query built with f-string or string concatenation
VGL-SQL002CRITICALSQL injection — ORM raw query with f-string
VGL-SSL001HIGHSSL verification disabled
VGL-SSRF001CRITICALSSRF — HTTP call with user-controlled URL
AI Agent — Excessive Agency (4 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-A001CRITICALLLM output piped into shell execution
VGL-A002HIGHHardcoded auto-approval disables human-in-the-loop
VGL-A003HIGHUnbounded agent loop with no iteration limit
VGL-A004HIGHLLM response written to disk without validation
Authentication & Session (4 rules)
RuleSeverityWhat it catches

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx