Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Deterministic no-LLM MCP server that scrubs secrets before they reach an agent. Never leaks values.
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": {
"secret-scrub": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-secret-scrub"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add secret-scrub -- uvx mcp-secret-scrubPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"secret-scrub": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-secret-scrub"
]
}
}
}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": {
"secret-scrub": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-secret-scrub"
]
}
}
}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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub sudo-ai-git, 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 (1.0.0) llegó al registro hace 2 meses.
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: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-secret-scrub
Deterministic, no-LLM MCP server that scrubs secrets from text, logs, and transcripts before they enter agent context — and never leaks the value.
No LLM. No network. Pure structural detection. MIT. Crown-jewel-free.
Before you hand raw text to an agent (or store it, or pass it to a tool), you often don't know whether it contains a live secret. Platform scrubbers miss patterns all the time — a private key, an nvapi- token, a github_pat_ token, an api_key= assignment mid-log. If that text reaches an LLM context or a persisted transcript, the secret is effectively exfiltrated.
This server answers, deterministically:
*Which secrets are in this text, and can you redact them safely before it
goes anywhere?*
| family | examples |
|---|---|
| AI provider keys | sk-proj-…, sk-ant-api…, sk-or-v1-…, sk-…, nvapi-… |
| Cloud / GitHub | AKIA…, aws_secret_access_key=, ghp_…, gho_…, ghu_…, ghs_…, ghr_…, github_pat_… |
| Identity / auth | JWTs (eyJ…), PEM private keys, Bearer …, Basic …, OAuth client secrets |
| Assignments | api_key=, token=, secret=, password=, client_secret=, webhook_secret= |
| Endpoints / DSNs | Discord webhooks, Slack xox…, SQL/Redis/Mongo/AMQP connection strings |
The scan never returns the secret value — only its type, count, and position. That is a hard safety contract, enforced by test.
| tool | purpose |
|---|---|
scrub_text(text, mode, keep_label) | redact / mask / hash secrets; returns scrubbed text (never the value) |
scan_text(text) | detect which secret types are present (no mutation) |
report_full(text) | scan + redact in one call, scrubbed preview + findings |
secret_profiles() | list all supported detection profiles |
Modes:
[REDACTED:TYPE]pip install mcp-secret-scrub
mcp-secret-scrub # stdio (default)
Or via uv/pipx for an installable console entry:
pipx install mcp-secret-scrub
MCP client config:
{ "mcpServers": {
"secret-scrub": { "command": "mcp-secret-scrub" } }}
python3 mcp_server.py --http --port 8138 # serves on http://<host>:8138/mcp/
scan_text and scrub_text never emit the original token; _deterministic_hash is SHA-256 (no salt) so output is reproducible.python3 test_detector.py — 14/14 core checks (detection, redaction, determinism, no-leak contract, benign/unicode/empty input, bad-mode)python3 test_e2e.py — drives the real MCP stdio transport and asserts the secret does NOT cross the wireMIT. Part of the sudo-ai-git deterministic no-LLM agent-trust MCP family (mcp-skill-sec · mcp-verify-claim · mcp-benchmark-hygiene · mcp-secret-scrub).