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

Releaseguard

de RudrenduPaulversión 0.1.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.RudrenduPaul/releaseguard

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Scans datasets/models for PII/secrets, redacts, and packages a public-release bundle via MCP.

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": {
    "releaseguard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "releaseguard-cli",
        "releaseguard",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add releaseguard -- uvx releaseguard-cli releaseguard mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "releaseguard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "releaseguard-cli",
        "releaseguard",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "releaseguard": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "releaseguard-cli",
        "releaseguard",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub RudrenduPaul, 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 32673 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 22% de los otros 32673 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32673 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 Releaseguard?

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 (0.1.2) llegó al registro hace 3 meses.

¿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, Systemdox

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 anteayer
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Systemdox

de puglieseweb

Your architecture in your agents' context: checks, specs, ADRs and docs over MCP, at write time.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
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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.

ReleaseGuard

Install • Quickstart • CLI reference • Library API • Comparison • FAQ

Scan a dataset or model directory for PII and secrets with [Presidio](https://github.com/data-privacy-stack/presidio), redact what you find, and generate a public-release bundle, a Hugging Face dataset/model card plus an EU AI Act Art. 53(1)(d) training-data summary, in one command.

ReleaseGuard is not a PII detector. It's the glue between "I have a dataset I want to publish" and "I have a sanitized bundle with the paperwork already drafted." Detection is entirely Presidio's, an actively maintained open-source project with 10,000+ GitHub stars. ReleaseGuard chains Presidio's scan straight into redaction and into the two documents almost every public dataset/model release actually needs, instead of you writing a script to do it yourself.

Install

pip install releaseguard-cli

python -m spacy download en_core_web_sm # Presidio's default NLP model (~13 MB, one-time)

npm launcher (thin wrapper around the PyPI package, see "Why two registries" in FAQ)

npx releaseguard-cli --help

en_core_web_sm is spaCy's small English model and Presidio's own quickstart default. For higher-accuracy detection, install the larger model instead and pass --spacy-model:

python -m spacy download en_core_web_lg   # ~400 MB, Presidio's recommendation for production

releaseguard scan ./data --spacy-model en_core_web_lg

Quickstart

This is a real, unedited run against a two-row sample CSV, not a mockup:

$ releaseguard scan dataset --score-threshold 0.4

Scanned 1 file(s) under dataset Total findings: 7

entity type count URL 3 PERSON 2 EMAIL_ADDRESS 2

That URL: 3 line is a real Presidio quirk worth calling out rather than hiding: its regex-based URL recognizer also fires on the domain portion of an email address (example.com inside alice.rivera@example.com), so email-heavy text double-counts as both EMAIL_ADDRESS and URL. This is Presidio's own recognizer behavior, unmodified, and it's worth noting entity counts can shift slightly between Presidio/spaCy versions since detection is NLP-based, not a fixed lookup table (this run used presidio-analyzer 2.2.364 with en_core_web_sm 3.8.0). Filter it out with --entities if you only care about email addresses:

releaseguard scan dataset --entities EMAIL_ADDRESS,PERSON,PHONE_NUMBER

Redact, then package a release bundle in one command:

$ releaseguard package dataset --output bundle --score-threshold 0.4

Release bundle written to bundle dataset card: bundle/README-dataset-card.md EU AI Act Art. 53(1)(d) summary: bundle/eu-ai-act-training-summary.md redacted source: bundle-redacted-source

bundle/eu-ai-act-training-summary.md opens like this, real scan counts filled in, everything else left as an explicit placeholder for a human to complete:

# Training Data Summary (EU AI Act Art. 53(1)(d))

_Draft generated by ReleaseGuard... Based on the European Commission's training-data-summary template, published 2025-07-24. This covers the narrow, currently-binding categorical-summary requirement only -- it is not a claim of full training-data disclosure._

4. Personal Data and PII Handling (from ReleaseGuard scan)

A Presidio-backed scan (detector: presidio) covered 1 file(s) under dataset.

PII/secret category detectedOccurrences
EMAIL_ADDRESS2
PERSON2
URL3

--json on every command switches to machine-readable output for scripts and agents.

Quick summary

  • Use it for: turning a Presidio scan into a redacted copy plus a dataset/model card and an EU AI Act Art. 53(1)(d) training-data summary, from one command instead of three separate tools and a hand-written template
  • What it's not: a PII detector of its own, or a claim of "total transparency"/full training-data disclosure compliance. See What ReleaseGuard is not
  • Runs entirely local. No dataset content, scan results, or redacted output is ever sent to a remote service.

CLI reference

$ releaseguard --help

Usage: releaseguard [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Scan, redact, and package a dataset/model directory for public release.

ReleaseGuard is a packaging layer on top of Presidio (originally a Microsoft project, now maintained by data-privacy-stack) -- it does not detect PII independently of Presidio. See the README's "What ReleaseGuard is not" section.

Options: --version Show the version and exit. --help Show this message and exit.

Commands: mcp Start an MCP server exposing scan/redact/package as agent tools. package Scan PATH, optionally redact it, and generate a release bundle... redact Scan PATH and write a redacted copy to --output. scan Scan PATH (a file or directory) for PII and secrets using...

CommandPurpose
scan PATHScans a file or directory (CSV, JSON/JSONL, plain text) with Presidio. --entities, --score-threshold, --spacy-model, --json.
redact PATH --output DIRScans, then writes a redacted copy to DIR. Never touches PATH. `--strategy mask\hash\remove, --overwrite`.
package PATH --output DIRScans (and by default redacts first), then writes a Hugging Face dataset/model card plus the EU AI Act Art. 53(1)(d) summary to DIR. `--kind dataset\model\both, --redact-first/--no-redact-first`.
mcpStarts an MCP server (stdio) exposing scan_directory_tool, redact_directory_tool, package_release_tool. Requires pip install "releaseguard-cli[mcp]" on Python 3.10+.

Every command supports --json. Full flag reference: releaseguard --help.

Library API

from releaseguard.detectors import get_detector

from releaseguard.scanner import scan_directory from releaseguard.redactor import redact_directory from releaseguard.packager import build_release_bundle from releaseguard.types import RedactionStrategy

detector = get_detector("presidio", score_threshold=0.4) scan_result = scan_directory("dataset/", detector)

redaction_result = redact_directory( scan_result, "dataset-redacted/", strategy=RedactionStrategy.MASK )

bundle = build_release_bundle( scan_result, "bundle/", redaction_result=redaction_result, source_kind="dataset" ) print(bundle.eu_ai_act_summary_path)

PIIDetector (releaseguard.detectors.base) and FileReader (releaseguard.readers.base) are the two extension points. Presidio is currently the only detector shipped; CSV, JSON/JSONL, and plain text are currently the three readers shipped. Both are registries, not hardcoded calls, specifically so a new format or a second detection backend is a scoped addition later. See CONTRIBUTING.md.

MCP Server

ReleaseGuard ships a Model Context Protocol server so an AI agent (Claude, Cursor, or any MCP-compatible client) can scan, redact, and package a dataset or model directory directly, without a human invoking the CLI by hand.

Install the extra:

pip install "releaseguard-cli[mcp]"

Start it directly with the mcp subcommand:

releaseguard mcp

Add it to your MCP client's config (for Claude Desktop, claude_desktop_config.json). The server is started via a subcommand of the published releaseguard console script, not a separate console script of its own:

{

"mcpServers": { "releaseguard": { "command": "uvx", "args": ["--from", "releaseguard-cli", "releaseguard", "mcp"] } } }

Transport is stdio, so there is nothing to host: the MCP client spawns the server as a local subprocess. Source: src/releaseguard/mcp_server.py.

The server exposes three tools, each returning the same JSON shape as the matching CLI --json output:

ToolPurpose
scan_directory_tool(path, spacy_model=None, score_threshold=0.35)Scan a directory for PII and secrets with Presidio.
redact_directory_tool(path, output, strategy="mask", overwrite=False)Scan, then write a redacted copy to output. Never mutates path. strategy is "mask", "hash", or "remove".
package_release_tool(path, output, kind="dataset", redact_first=True, strategy="mask")Scan, optionally redact, and write a release bundle (dataset/model card plus the EU AI Act Art. 53(1)(d) summary) to output.

A real example call:

scan_directory_tool(path="./dataset", score_threshold=0.4)

-> {"files_scanned": 1, "root_path": "./dataset", "findings": [...], "entity_counts": {"URL": 3, "PERSON": 2, "EMAIL_ADDRESS": 2}}

Every tool checks that path exists before doing anything else and returns a structured error, {"error": "Path ' ' does not exist.", "error_type": "PathNotFound"}, instead of a silent, misleading "0 files scanned" success result. Earlier versions of this server skipped that check and let a bad path slip straight into scan_directory, which returned a false success instead of an error; every tool handler is also now wrapped so an unexpected exception comes back as {"error": ..., "error_type": ...} rather than crashing the server. A .well-known/agent.json manifest is shipped at the repo root for A2A-style discovery, listing both the CLI and MCP interfaces and the packages that provide them.

Comparison

ReleaseGuardPresidiohuggingface_hub card toolingpii-lib
Detects PII/secretsNo, wraps PresidioYes (its own job)NoYes (regex + NER, code-training-data scoped)
Redacts detected entitiesYes (via presidio-anonymizer)Yes (library-level)NoYes
Generates a Hugging Face dataset/model cardYes, from real scan resultsNoYes (manual fields, no scan integration)No
Generates an EU AI Act Art. 53(1)(d) summaryYes, from real scan resultsNoNoNo
One command, scan through release bundleYesNo (library only, you write the glue)No (library only)No
GitHub stars (checked 2026-08)New in 2026~10,300~3,80016

Star counts checked live against the GitHub API on 2026-08-03: data-privacy-stack/presidio (originally microsoft/presidio; the project moved organizations, same codebase), huggingface/huggingface_hub, [bigcode-pro

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

Pregunta a PopNx