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 server for the Frame security scanner: scan, verify, fix, exploit, packs and separation logic.
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。
FRAME_LLM_BASE_URL, FRAME_LLM_API_KEY, FRAME_LLM_MODEL「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"frame": {
"command": "uvx",
"args": [
"frame-mcp"
],
"env": {
"FRAME_LLM_BASE_URL": "your-value",
"FRAME_LLM_API_KEY": "your-value",
"FRAME_LLM_MODEL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add frame --env FRAME_LLM_BASE_URL=your-value --env FRAME_LLM_API_KEY=your-value --env FRAME_LLM_MODEL=your-value -- uvx frame-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"frame": {
"command": "uvx",
"args": [
"frame-mcp"
],
"env": {
"FRAME_LLM_BASE_URL": "your-value",
"FRAME_LLM_API_KEY": "your-value",
"FRAME_LLM_MODEL": "your-value"
}
}
}
}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": {
"frame": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"frame-mcp"
],
"env": {
"FRAME_LLM_BASE_URL": "your-value",
"FRAME_LLM_API_KEY": "your-value",
"FRAME_LLM_MODEL": "your-value"
}
}
}
}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。
FRAME_LLM_BASE_URL envFRAME_LLM_MODEL env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7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 lambdasec 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。
入力が必要なもの:FRAME_LLM_API_KEY
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(0.2.0)がレジストリに届いたのは昨日です。
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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python 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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
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。
mcp-name: io.github.lambdasec/frame-mcp
An MCP server that exposes the Frame security scanner to any MCP client, so a coding agent can scan code, verify fixes, and reason about vulnerabilities over stdio.
Frame combines taint analysis with separation logic verification to find data-flow vulnerabilities (SQL injection, command injection, path traversal, and more), and checks each reported path with a solver. This package wraps the frame command line program as MCP tools. It launches frame as a subprocess with an explicit argument list, never a shell, and prefers the frame executable installed next to the running Python interpreter.
Run directly with uvx (no separate install step):
uvx frame-mcp
claude mcp add frame -- uvx frame-mcp
Add this stanza to ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.frame]
command = "uvx" args = ["frame-mcp"]
Create .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "frame": { "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }
Create .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "frame": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }
Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json under the mcpServers key:
{
"mcpServers": { "frame": { "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }
Add to ~/.gemini/settings.json under the mcpServers key:
{
"mcpServers": { "frame": { "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }
Add to Zed settings.json under context_servers:
{
"context_servers": { "frame": { "command": { "path": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } } }
| Tool | Purpose | Read only | |
|---|---|---|---|
scan | Scan a file or directory for vulnerabilities and return findings as JSON; ai adds LLM detection and triage, hunt_authz the agentic authorization hunt. | yes | |
write_baseline | Scan a path and record the findings as a baseline file. | no | |
verify | Re-scan the files behind earlier findings and report whether each is fixed. | yes | |
fix | Generate and verify fixes for findings. Returns a diff by default. | no | |
exploit | Drive an agent to exploit a live, authorized target. | no | |
packs_list | List the framework packs a scan would load. | yes | |
packs_check | Validate framework pack files. | yes | |
solve | Check a separation logic entailment `P \ | - Q`. | yes |
A security-review prompt chains scan (with the AI layer), verify, and an offer to fix.
The scan tool with ai=true, along with fix and exploit, call an LLM through an OpenAI-compatible endpoint. Configure it with these environment variables in the MCP client that launches the server:
| Variable | Purpose |
|---|---|
FRAME_LLM_BASE_URL | Base URL of the LLM endpoint, for example a local server or a hosted API. |
FRAME_LLM_API_KEY | API key for the endpoint, when it requires one. |
FRAME_LLM_MODEL | Model name to request. |
These are inherited from the server process environment and forwarded to each frame subprocess. Every other setting (streaming, timeouts, agent budgets, the hunt's budgets) is a key of the [llm] / [hunt] tables in the project's .frame.toml, which each frame command reads. The plain scan (taint analysis plus verification) needs none of them.
The exploit tool drives an autonomous agent that sends live traffic to a target. Run it only against systems you own or are explicitly authorized to test. Unauthorized testing of systems you do not control may be illegal.
Apache-2.0. See LICENSE.