プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Frame MCP

作者:lambdasecバージョン 0.2.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.lambdasec/frame-mcp

インストール

概要

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.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:FRAME_LLM_API_KEY

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: 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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

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。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

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。

自分で入力する値

  • FRAME_LLM_BASE_URL env
    Base URL of an OpenAI-compatible LLM endpoint for the AI detection, triage, fix and exploit features.
  • FRAME_LLM_API_KEY 秘密 env
    API key for the LLM endpoint, when the endpoint requires one.
  • FRAME_LLM_MODEL env
    Model name to request from the LLM endpoint.

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。

できること

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。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    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

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32545件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32545件のうち97%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32545件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Frame MCPは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:FRAME_LLM_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

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。

どのアプリで使えますか?

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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP

代わりの候補

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

frame-mcp

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.

Install

Run directly with uvx (no separate install step):

uvx frame-mcp
Claude Code
claude mcp add frame -- uvx frame-mcp
Codex

Add this stanza to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.frame]

command = "uvx" args = ["frame-mcp"]

Cursor

Create .cursor/mcp.json:

{

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

VS Code

Create .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "frame": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } }

Windsurf

Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json under the mcpServers key:

{

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

Gemini CLI

Add to ~/.gemini/settings.json under the mcpServers key:

{

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

Zed

Add to Zed settings.json under context_servers:

{

"context_servers": { "frame": { "command": { "path": "uvx", "args": ["frame-mcp"] } } } }

Tools

ToolPurposeRead only
scanScan 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_baselineScan a path and record the findings as a baseline file.no
verifyRe-scan the files behind earlier findings and report whether each is fixed.yes
fixGenerate and verify fixes for findings. Returns a diff by default.no
exploitDrive an agent to exploit a live, authorized target.no
packs_listList the framework packs a scan would load.yes
packs_checkValidate framework pack files.yes
solveCheck a separation logic entailment `P \- Q`.yes

A security-review prompt chains scan (with the AI layer), verify, and an offer to fix.

AI features and environment variables

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:

VariablePurpose
FRAME_LLM_BASE_URLBase URL of the LLM endpoint, for example a local server or a hosted API.
FRAME_LLM_API_KEYAPI key for the endpoint, when it requires one.
FRAME_LLM_MODELModel 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.

Exploit authorization

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.

License

Apache-2.0. See LICENSE.

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