Valca

Name: Valca
Author: PranLabs

作者：PranLabsバージョン 0.6.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.pranlabs/valca

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Scans code, IaC and AI-agent config for security problems. Read-only — nothing can be edited.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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

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。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add valca -- uvx valca

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": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "valca": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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。

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6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 PranLabs 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32455件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32455件のうち57%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32455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

Valca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？

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。

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（0.6.1）がレジストリに届いたのは30 日前です。

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, SSTracker free youth training

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

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

SSTracker free youth training

作者：sstracker.app

Free youth sports drills, practice plans and age-group answers for parents and coaches.

クラウドで動く今日更新

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。

Valca

AI coding security co-pilot — blocks insecure code at the moment of generation.

Formerly published as `vigilsec`. The package is now valca. Both the valca and vigil

commands work, so existing hooks and scripts keep running unchanged.

Valca intercepts every file an AI coding assistant writes and blocks it if CRITICAL or HIGH security findings are detected — before the file hits disk. It's the only tool that operates at generation time rather than post-commit.

AI writes file → valca scan → exit 2 → Claude Code blocks the write

The Problem

AI coding assistants reproduce the most common patterns in their training data. The most common patterns are insecure defaults.

The clearest example: every existing IaC scanner (Checkov, Trivy, Snyk, Semgrep) misses the docker-compose port binding that exposes your database to the internet:

ports:

"5432:5432" # ← binds to 0.0.0.0, bypasses UFW, reachable from anywhere

The correct form is "127.0.0.1:5432:5432". Valca catches it. Nothing else does.

Install

pip install valca

Wire the Claude Code hook (one time):

valca init --global     # `valca init --global` also works

That's it. Every file Claude Code writes is now scanned before it saves. Reload Claude Code to activate.

Network access

Valca's core scanning is fully offline — the package has zero runtime dependencies and the engine never sends your code, file paths, or findings anywhere.

Three rules do reach the network, because checking whether a dependency is vulnerable or fabricated is impossible offline. When a manifest (requirements.txt, package.json, lockfiles) is scanned, these rules send package names and version strings only to:

Host	Used by	What is sent
`api.osv.dev`	VGL-PKG001 (known CVE in a pinned version)	package name + version
`pypi.org`	VGL-PKG002/003/004 (hallucinated, stale, or suspicious package)	package name
`registry.npmjs.org`	VGL-PKG002/003/004	package name

Your source code, file contents, file paths, and scan results are never transmitted. If your dependency inventory is itself sensitive, turn these rules off in .valcarc and Valca runs completely offline:

disabled_rules = ["VGL-PKG001", "VGL-PKG002", "VGL-PKG003", "VGL-PKG004"]

Usage

# Scan a single file

valca scan docker-compose.yml

Scan a directory

valca scan ./my-project/

JSON output (for CI / dashboards)

valca scan ./my-project/ --format json

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

valca scan ./my-project/ --format sarif > results.sarif

Only report HIGH and above

valca scan ./my-project/ --severity HIGH

Open feedback & waitlist form

valca feedback

Review what has been caught over time. Both commands read the local scan history — nothing leaves your machine.

# Findings log — what was caught, where, and when

valca log # 20 most recent findings valca log --severity CRITICAL # only criticals valca log --project api --since 2026-09-01 valca log --limit 100 --format json # for dashboards

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

valca stats valca stats --format json

valca stats reports how often each rule fires and how often you suppressed it, so rules with poor precision in *your* codebase are visible rather than guessed at.

Exit codes:

Code	Meaning
`0`	No findings — write proceeds
`1`	Advisory findings only (MEDIUM / LOW / INFO)
`2`	CRITICAL or HIGH found — Claude Code blocks the write

See It in Action

Blocking a vulnerable GitHub Actions workflow at write time:

In April 2026, researchers found that all three major AI coding agents (Claude Code, Gemini CLI, Copilot) could be hijacked to exfiltrate ANTHROPIC_API_KEY and GITHUB_TOKEN via a hidden HTML comment in a GitHub issue. CVSS 9.4. No special access required.

Valca catches the vulnerable workflow (issues: trigger + AI agent + API key in env) before it reaches git — the only tool that does.

→ Full writeup: The Attack That Steals Your API Keys Through a GitHub Issue Comment

Rules

116 rules across 27 categories. All built-in, stdlib-only, zero runtime dependencies.

This catalogue is generated from the rule registry — it cannot drift from the shipped engine.

Secrets & Credential Exposure (14 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-I001	CRITICAL	eval() or exec() — code injection risk
VGL-I002	HIGH	subprocess with shell=True
VGL-I003	HIGH	os.system() call
VGL-S001	CRITICAL	AWS access key hardcoded
VGL-S002	CRITICAL	Hardcoded password
VGL-S003	CRITICAL	Hardcoded API key
VGL-S004	CRITICAL	Hardcoded bearer token
VGL-S005	CRITICAL	Hardcoded JWT secret
VGL-S006	CRITICAL	PEM private key in source
VGL-S007	CRITICAL	Database URL with embedded credentials
VGL-S008	CRITICAL	Stripe live secret key
VGL-S009	CRITICAL	Slack token hardcoded
VGL-S010	CRITICAL	Provider API key hardcoded (OpenAI / GitHub / GitLab / Google)
VGL-S012	HIGH	Insecure placeholder default for security-critical config

GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-GHA001	CRITICAL	Pwn Request — pull_request_target with attacker-controlled checkout ref
VGL-GHA002	CRITICAL	Script injection — user-controlled context expression in run: step
VGL-GHA004	HIGH	Secret directly interpolated in run: step (visible in process table)
VGL-GHA005	MEDIUM	Workflow missing explicit permissions block (implicit GITHUB_TOKEN scope)
VGL-GHA006	HIGH	Cache usage in pull_request workflow (cache poisoning attack vector)
VGL-GHA007	HIGH	Self-hosted runner with pull_request trigger (persistent runner risk)
VGL-GHA008	HIGH	workflow_run trigger without ref/repo validation
VGL-GHA009	CRITICAL	AI agent wired to untrusted-input trigger (issues/pull_request_target) with API key in env
VGL-GHA010	HIGH	AI agent on pull_request_target without fork origin guard
VGL-GHA011	CRITICAL	Untrusted GitHub event data interpolated into AI agent prompt
VGL-GHA012	HIGH	AI agent on untrusted trigger with no --allowedTools restriction
VGL-GHA013	MEDIUM	AI agent on untrusted trigger with no --max-turns limit
VGL-GHA014	HIGH	contents: write permission with AI agent on untrusted trigger

AI Agent — Prompt Injection (9 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-PI001	CRITICAL	User input interpolated into the LLM system prompt
VGL-PI002	HIGH	Raw HTTP request body used as LLM message content
VGL-PI003	HIGH	String formatting used to build prompts with user data
VGL-PI004	MEDIUM	Tool output appended to the conversation without sanitization
VGL-PI005	CRITICAL	HTTP request data flows into an LLM prompt unsanitised
VGL-PI006	CRITICAL	LLM response flows into subprocess, exec or eval
VGL-PI007	HIGH	Webhook payload flows directly into an AI agent
VGL-PI008	HIGH	Database content interpolated into a prompt — second-order injection
VGL-PI009	HIGH	User input written into a vector store — memory poisoning

Dockerfile Hardening (8 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-DF001	HIGH	Dockerfile runs as root — no USER directive
VGL-DF002	MEDIUM	Dockerfile uses unpinned :latest base image
VGL-DF003	HIGH	Dockerfile bakes secret into ENV or ARG layer
VGL-DF004	HIGH	curl	bash or wget	sh pipe in Dockerfile RUN instruction
VGL-DF005	HIGH	TLS verification disabled in Dockerfile RUN fetch
VGL-DF006	MEDIUM	ADD used for local files — use COPY instead
VGL-DF007	HIGH	COPY . without .dockerignore — risks leaking .git, .env, credentials
VGL-DF008	MEDIUM	World-writable permissions set in Dockerfile (chmod 777)

Docker Compose (7 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-D001	CRITICAL	Docker public port binding — bypasses UFW, exposes service to internet
VGL-D002	HIGH	docker-compose environment block contains hardcoded secret
VGL-D003	CRITICAL	Docker container runs in privileged mode
VGL-D004	HIGH	Docker container uses host network mode
VGL-D005	CRITICAL	Docker socket mounted into container — full container escape vector
VGL-D006	HIGH	Sensitive host path mounted into container
VGL-D007	HIGH	AWS credentials directory (~/.aws) mounted into container — exposes all profiles

Terraform (7 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-TF001	CRITICAL	Terraform hardcoded secret value
VGL-TF002	HIGH	Terraform resource with public access enabled
VGL-TF003	HIGH	Terraform encryption explicitly disabled
VGL-TF004	CRITICAL	IMDSv1 enabled on EC2 instance — vulnerable to SSRF metadata theft
VGL-TF005	HIGH	Terraform S3 state backend stored without encryption
VGL-TF006	MEDIUM	Deletion protection disabled on managed resource
VGL-TF007	MEDIUM	Audit logging disabled on Terraform-managed resource

Deserialization & Path Traversal (5 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-DESER001	CRITICAL	Insecure deserialization — pickle.loads / pickle.load
VGL-DESER002	HIGH	Insecure YAML deserialization — yaml.load() without SafeLoader
VGL-DESER003	HIGH	Insecure deserialization — marshal.loads with untrusted data
VGL-PATH001	HIGH	Path traversal — user input passed to file open or path join without validation
VGL-SSTI001	CRITICAL	Server-Side Template Injection — user input rendered as Jinja2 template

MCP Server Security (5 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-MCP001	CRITICAL	Prompt injection embedded in MCP tool description
VGL-MCP002	HIGH	MCP tool description built from user-controlled data
VGL-MCP003	HIGH	Shell execution in an MCP tool handler without a sandbox
VGL-MCP004	HIGH	MCP server config uses an unpinned package or plaintext HTTP endpoint
VGL-MCP005	HIGH	MCP fetch tool takes an agent-controlled URL with no allowlist

Web Application Security (5 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-CORS001	HIGH	CORS wildcard — allow_origins=['*']
VGL-SQL001	CRITICAL	SQL injection — query built with f-string or string concatenation
VGL-SQL002	CRITICAL	SQL injection — ORM raw query with f-string
VGL-SSL001	HIGH	SSL verification disabled
VGL-SSRF001	CRITICAL	SSRF — HTTP call with user-controlled URL

AI Agent — Excessive Agency (4 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-A001	CRITICAL	LLM output piped into shell execution
VGL-A002	HIGH	Hardcoded auto-approval disables human-in-the-loop
VGL-A003	HIGH	Unbounded agent loop with no iteration limit
VGL-A004	HIGH	LLM response written to disk without validation

Authentication & Session (4 rules)

Rule	Severity	What it catches

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

Valca

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

SSTracker free youth training

作者のREADME

Valca

The Problem

Install

Network access

Usage

Scan a directory

JSON output (for CI / dashboards)

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

Only report HIGH and above

Open feedback & waitlist form

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

See It in Action

Rules

Secrets & Credential Exposure (14 rules)

GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)

AI Agent — Prompt Injection (9 rules)

Dockerfile Hardening (8 rules)

Docker Compose (7 rules)

Terraform (7 rules)

Deserialization & Path Traversal (5 rules)

MCP Server Security (5 rules)

Web Application Security (5 rules)

AI Agent — Excessive Agency (4 rules)

Authentication & Session (4 rules)