Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
MCP gateway: many servers, one policy, lethal-trifecta blocking, PII masking, audit log
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"security-proxy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@guardbee/mcp-security-proxy"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add security-proxy -- npx -y @guardbee/mcp-security-proxyプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"security-proxy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@guardbee/mcp-security-proxy"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"security-proxy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@guardbee/mcp-security-proxy"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
公開者(4hmetuyar)がリポジトリの所有者(GuardBee)ではありません。別の人が登録した可能性があります
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.4.0)がレジストリに届いたのは35 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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A transparent security layer that sits in front of any MCP server. Blocks prompt injection attacks, masks PII in responses, and writes every request to an immutable audit log.
Telemetry is off by default. With
GUARDBEE_TELEMETRY=1it sends the server, tool, success, duration and short parameter values such as a file path; longer strings and fields likecontent,tokenorpasswordare replaced with a placeholder. See@guardbee/mcp-telemetry.
Claude ──► MCP Security Proxy ──► Any MCP Server
│ ├─ Prompt injection detection (27 rules, EN + TR) ├─ PII + secret masking (TC, VKN, IBAN, card, phone, 22 key formats) ├─ Block or warn mode ├─ Toxic-flow (lethal trifecta) blocking └─ Hash-chained audit log
tools/list is pinned. A later description or schema change is a rug pull (MCP03:2025). Block mode keeps serving the pinned definition and refuses the drifted callguardbee-hook applies the same policy to Claude Code's and Cursor's own shell, file and web toolsnpm install -g @guardbee/mcp-security-proxy
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "secure-filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@guardbee/mcp-security-proxy", "--", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp" ] } } }
The proxy launches whatever comes after
--as the target MCP server.
Put every MCP server behind one proxy with a guardbee-proxy.yaml. init does the move for you:
npx -y @guardbee/mcp-security-proxy@^1 init --client claude-desktop # or cursor, claude-code, --file ./mcp.json
It moves each stdio server into ~/.guardbee/guardbee-proxy.yaml (mode 0600), backs up the client config and points it at the proxy. HTTP servers stay as they are and are reported, because they would bypass the policy. --dry-run prints both files without writing. Or by hand:
{
"mcpServers": { "guardbee": { "command": "npx", "args": ["-y", "@guardbee/mcp-security-proxy@^1", "--config", "/path/to/guardbee-proxy.yaml"] } } }
version: 1
upstreams: github: command: npx args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"] env: { GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "${GITHUB_TOKEN}" } # read from the environment postgres: command: npx args: ["-y", "@guardbee/mcp-db-gateway"]
labels: # override the heuristic labels github__get_issue: [untrusted] github__create_pull_request: [egress]
tools: # what the agent sees (globs on ) hide: ["*delete_*"] descriptions: github__create_issue: "Create an issue in acme/* repositories only."
rules: # first match wins
taint: mode: strict # strict | approve | warn | off basis: capability # capability | data — data: block only egress calls that carry sensitive data
interceptors: anomaly: # off unless set; limits per session, sliding window enabled: true action: warn # warn | block callBurst: { count: 60, windowSeconds: 60 }
audit: sink: file filePath: ./guardbee-audit.jsonl
__ .untrusted, sensitive, egress or destructive (name/description heuristics, overridable under labels). Once a session has read untrusted content (an untrusted tool or any resource) and sensitive data (a sensitive tool or any PII in a result), an egress call is blocked in strict mode and only logged in warn mode. The check spans servers: an issue read from GitHub plus a customer record from a CRM blocks a webhook on a third server.tool (glob), upstream, label, session (clean | tainted) and args. mask forces PII masking for that tool even when masking is off, and mask.fields also blanks the named JSON keys in text and structuredContent. A rule's allow does not skip the toxic-flow check; relabel the tool instead.minMatches (default 1) different terms appear. Matching folds case and Turkish letters (BİRLEŞME = birlesme), and a term may take a suffix (maaş finds maaşları, satın alma finds satın almayı); quote a term to match the whole word only ('"AI"'). The rule is checked on the call's arguments, and again on what comes back — the tool result, a resource, a prompt — so a subject that only shows up in the answer is caught too: deny withholds it, mask forces PII masking and mask.fields, warn logs, approve asks (once: not again for the answer of a call it already approved). In the LLM API gateway topic rules apply to the whole prompt, with tool: llm: ; approve refuses there, since an API call has no one to ask. topics:
- **Tool exposure (`tools`):** `expose` is an allowlist of globs on the name the agent sees (absent: every tool), and `hide` removes tools after it. A hidden tool is left out of `tools/list`, so the model never reads its description (a smaller poisoning surface and fewer tokens), and a call to it is refused and counts toward `anomaly.repeatedBlocks`. `descriptions` replaces a tool's description with one you wrote; drift detection keeps watching the server's own. Unlike a `deny` rule, which refuses at call time, hiding takes the tool out of the agent's view.
tools.descriptions), parameter descriptions and enum values in the input schema, and the read-only annotation. It catches instructions aimed at the model ( , "do not tell the user", "ignore previous instructions"), cross-tool shadowing ("when using the X tool, always…"), requests to read .ssh/.env, hidden zero-width, bidi and ANSI characters, words with Cyrillic or Greek lookalikes, and a readOnlyHint that the description contradicts. In block mode (default; follows promptInjection.action when unset) a tool with a critical or high finding is left out of the list and its calls are refused; medium findings (encoded blobs) only warn. Each finding is logged once as ruleId: poisoning: . The rules are the ones @guardbee/mcp-tool-poisoning-scanner uses, now shared through guard-core.egress tool runs, the arguments it would actually receive are checked for credentials — provider keys (AWS, GitHub, OpenAI, Anthropic, Stripe, Slack, …), private keys and connection strings with a password; the same fixed-format rules PII masking uses, never the broad keyword ones. Data taint only knows what this session's tools returned; this also catches a key the model got from the prompt, a file or its own context. block (default; follows promptInjection.action when unset) refuses the call, warn logs it; the audit event has the credential masked either way. A PII token stays a token for an egress tool unless piiMasking.detokenizeForEgress, so only then is its value checked. allowTools exempts tools by glob (a deploy tool that takes a DB URL, say). Personal data is left to PII masking and taint.sampling/createMessage) — and a malicious one can use that to smuggle instructions to the model or pull data out. Off, the proxy does not offer sampling to servers at all. On, a request is answered only while one of that server's tool calls is running, by the session that made the call (two sessions calling the same server at once: refused, since it could belong to either); includeContext is forced to none, so a server never gets the conversation; maxTokens is capped (default 1024) and冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます