QNSQY
Linux only, local: post-quantum CBOM scan, encrypt to public keys, verify. Takes no secrets
作者による説明(英語の原文)
Secure MCP server framework with 23 security layers and ML threat detection. Zero deps.
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": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add aegisgate -- docker run -i --rm ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}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": {
"aegisgate": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}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8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント aegisgatesecurity で確認済みです
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1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(1.5.1)がレジストリに届いたのは27 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Dockerも必要です。
同じカテゴリには:QNSQY, EchelonGraph CVE & Exposure, WatchGuard 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
Linux only, local: post-quantum CBOM scan, encrypt to public keys, verify. Takes no secrets
CVE, KEV, EPSS, SBOM and advisory lookups; per-CVE exposure from Shodan data (© Shodan). Keyless.
WatchGuard Cloud Firebox, Endpoint Security, ThreatSync, NDR and AuthPoint APIs for every customer
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。
Secure MCP server framework — 23 layers of defense, zero dependencies.
*A hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.*
Apache 2.0 · 23 security layers · 79 regex patterns + CharCNN-BiLSTM (v15) ML detection · Zero CVEs · Zero external module dependencies
Found AegisGate MCP useful? [Star the repo](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp) ⭐ and [tell a colleague](https://x.com/intent/tweet?text=Securing%20my%20MCP%20servers%20with%20AegisGate%20%E2%80%94%2023%20security%20layers%2C%20zero%20dependencies%2C%20ML%20threat%20detection%3A%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2Faegisgatesecurity%2Faegisgate-mcp) — it helps other devs discover secure MCP tooling.
Quick Start · Security Layers · RBAC · Architecture · Protocol · Docs · Releases
AegisGate Security™ is a trademark of AegisGate Security, LLC, filed with the USPTO.
"AegisGate MCP" is an unregistered product name. See Trademark below.
38% of MCP servers have no authentication. 590+ security advisories. 3 critical CVEs in the official MCP SDKs in 6 months — including CVSS 9.8 remote code execution and the "Mother of All AI Supply Chains" flaw affecting 150M+ downloads.
The official MCP SDKs give you the protocol. They don't give you security. No authentication. No audit logging. No threat detection. No rate limiting. No RBAC. Every server built on a bare SDK starts with a blank security posture and it's on you to build it — or skip it, as 38% of servers do.
AegisGate MCP is the secure alternative. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.
| Official MCP SDKs | AegisGate MCP | |
|---|---|---|
| Authentication | ❌ Bring your own | ✅ Bearer tokens + API keys + lockout |
| Authorization | ❌ Nothing | ✅ 4-tier RBAC with per-tool permissions |
| Audit logging | ❌ Nothing | ✅ Tamper-evident SHA-256 hash chain |
| Threat detection | ❌ Nothing | ✅ 79 regex patterns + neural ML (<1ms) |
| Supply chain risk | ❌ npm/PyPI deps | ✅ Zero dependencies (Go stdlib only) |
| CVEs | 3 critical in 6 months | Zero. Ever. |
| License | MIT | Apache 2.0 |
23 security layers. 79 regex patterns. Zero dependencies. Zero CVEs. Apache 2.0.
Need proxy mode, OAuth, SIEM, or compliance frameworks? See
When to Upgrade to AegisGate Platform
below — or explore [AegisGate Rampart](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-rampart)
for local AI API proxy protection.
AegisGate MCP is a hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. It sits between AI agents and the tools they call, applying 23 layers of defense to every request — from authentication and RBAC to neural threat detection and chain analysis.
Standard MCP servers assume a trusted local environment. In production — whether that's a cloud SaaS platform, an enterprise data pipeline, or an air-gapped plant network — agents may execute commands, query databases, or interact with critical systems. A single unauthorized or malicious tool call can cause data exfiltration, process disruption, or worse. AegisGate MCP wraps every tool call in defense-in-depth, all with zero external module dependencies so it can run air-gapped.
| Version | 1.6.1 |
| License | Apache-2.0 |
| Go version | 1.27+ |
| Module deps | Zero (no require directives — all third-party code vendored) |
| Docker image | ML: debian:bookworm-slim (gnutls purged), ~127 MB, 0 CVEs · Lite: distroless/static-debian12, ~10 MB, 0 CVEs |
| Architectures | amd64, arm64 |
| ML model | CharCNN-BiLSTM v15, 1.6M params, <1ms CPU inference |
| Tests | 611 unit/integration + 32 load/stress = 643 total, 14 benchmarks, 3 fuzz targets, 92.0% coverage (non-CGO) / 91.9% (CGO) |
go build -o mcp-server ./cmd/mcp-server
# Basic TCP server on :8081
./mcp-server
./mcp-server --token my-secret --audit /var/log/mcp-audit.json
./mcp-server --demo
./mcp-server --transport stdio --demo
./mcp-server --transport http --addr :8081 --demo
./mcp-server --tls --tls-cert server.pem --tls-key server.key --tls-client-ca ca.pem
./mcp-server --config /etc/mcp/config.json --health-addr :8082
# Build and run (ML-enabled, ~127 MB, 0 CVEs)
docker build --target ml -t aegisgate-mcp . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp --demo
docker run -p 8081:8081 \ -e MCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token \ -e MCP_DEMO_TOOLS=true \ aegisgate-mcp
docker build --build-arg CGO_ENABLED=0 --target lite -t aegisgate-mcp:lite . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp:lite --demo
The ML image uses debian:bookworm-slim with libgnutls30 purged (shared libraries and dpkg metadata removed), eliminating all 6 Trivy CVEs while keeping the glibc and ONNX Runtime dependencies required for neural inference. The lite image is true distroless (gcr.io/distroless/static-debian12:nonroot) — zero OS packages, zero CVEs, ~10 MB. Both targets include a built-in --health-check flag for Docker HEALTHCHECK (no wget/curl needed). Multi-arch builds support both linux/amd64 and linux/arm64.
AegisGate MCP includes the same CharCNN-BiLSTM v15 neural model used by AegisGate Platform and Rampart — vendored with zero external module dependencies. The model provides:
| Flag | Env Var | Default | Description |
|---|---|---|---|
--ml | MCP_ML_ENABLED | false (CLI) / true (Docker) | Enable neural threat detection |
--ml-shadow | MCP_ML_SHADOW | false | Log predictions but never block |
--ml-threshold | MCP_ML_THRESHOLD | 0.50 | Threat score threshold (0.0–1.0) |
--ml-model | MCP_ML_MODEL | ./models/threat_cnn_bilstm.onnx | Path to ONNX model file |
AegisGate MCP can be embedded as a Go library:
package main
import ( "context" "log" mcp "github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp" )
func main() { cfg := mcp.DefaultServerConfig() cfg.AuthToken = "my-secret-token" cfg.AuditLogPath = "/var/log/mcp-audit.json" cfg.RateLimitRPM = 120 cfg.ScanResponses = true
server, err := mcp.NewSecuredMCPServer(cfg) if err != nil { log.Fatal(err) }
// Register a custom tool // Note: tools are automatically scanned for prompt-injection poisoning // at registration time. If the description or inputSchema contains // malicious patterns, RegisterTool returns *ToolPoisoningError. server.RegisterTool("my_tool", "Does something useful", 40, map[string]interface{}{ "type": "object", "properties": map[string]interface{}{ "param1": map[string]interface{}{"type": "string"}, }, "required": []interface{}{"param1"}, }) server.RegisterToolHandler("my_tool", func(ctx context.Context, params map[string]interface{}) (interface{}, error) { return "result", nil })
// Register a resource (MCP resources/list, resources/read) server.RegisterResource("config://app/info", "App Info", "App config as JSON", "application/json", func(ctx context.Context, uri string) (*mcp.ResourceContent, error) { return &mcp.ResourceContent{URI: uri, Text: {"version":"1.0"}, MimeType: "application/json"}, nil })
// Register a prompt (MCP prompts/list, prompts/get) server.RegisterPrompt("code_review", "Generate a code review prompt", []mcp.PromptArgument{{Name: "filename", Required: true}}, func(ctx context.Context, args map[string]string) (*mcp.GetPromptResult, error) { return &mcp.GetPromptResult{ Messages: []mcp.PromptMessage{{Role: "user", Content: "Review " + args["filename"]}}, }, nil })
// Load built-in policy rules server.LoadDefaultPolicies()
// Start the server if err := server.Start(context.Background()); err != nil { log.Fatal(err) } defer server.Stop() }
See examples/simple-server/ for a complete working example that registers a tool, resource, and prompt.
Reload the neural threat detection model at runtime without restarting the server:
// Swap to a new ONNX model file (verifies SHA-256 hash)
err := server.ReloadMLModel("/path/to/new_model.onnx") if err != nil { log.Printf("model reload failed: %v", err) }
All tools registered via RegisterTool() are automati
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