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 security trust-check for agents before installing MCPs, Skills or tools.
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。
ASL_API_URL, ASL_API_KEY, ASL_MODE「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": {
"agent-security-lens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-security-lens"
],
"env": {
"ASL_API_URL": "your-value",
"ASL_API_KEY": "your-value",
"ASL_MODE": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agent-security-lens --env ASL_API_URL=your-value --env ASL_API_KEY=your-value --env ASL_MODE=your-value -- npx -y agent-security-lens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": {
"agent-security-lens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-security-lens"
],
"env": {
"ASL_API_URL": "your-value",
"ASL_API_KEY": "your-value",
"ASL_MODE": "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": {
"agent-security-lens": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-security-lens"
],
"env": {
"ASL_API_URL": "your-value",
"ASL_API_KEY": "your-value",
"ASL_MODE": "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。
ASL_API_URL envASL_MODE 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 professor2k8 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:ASL_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(0.1.12)がレジストリに届いたのは4 か月前です。
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, Microsoft Exchange Online 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.
Exchange Online admin for MSPs: forwarding audits, EWS posture and offboarding, no PowerShell
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。
AgentSecurityLens (ASL) is an MCP security trust-check server for autonomous agents.
Before an agent installs or enables an MCP, Skill, tool, prompt bundle, workflow, or memory component, it can ask ASL for a machine-readable safe-install decision.
ASL is not a malware verdict tool. It returns observable risk signals, required controls, safer alternatives or mitigation paths, and a decision contract an agent can execute.
When you plan to install or enable an MCP, Skill, tool, prompt bundle, workflow or memory component:
mcp-security-lens ..., agent-security-lens-review ..., or call the MCP tool review_before_install.agent_decision_contract.automatic_install_allowed is false.safe_install_plan item before restricted installs.recommended_alternatives when ASL returns avoid, ask_user, or missing controls.report_install_outcome.Machine-readable agent instructions are also available in AGENTS.md.
Check whether ASL can reach online intelligence and what local fallback is available:
npx -y agent-security-lens doctor
Try one pre-install decision first:
npx -y mcp-security-lens filesystem \
--type mcp \ --source-url https://github.com/modelcontextprotocol/servers \ --install-command "npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ." \ --permission filesystem-read \ --permission filesystem-write
The command returns an agent-readable decision, trust score, risk signals, safe install plan, and whether automatic installation is allowed.
If your shell does not expose npm temporary binaries correctly, use npm install -g agent-security-lens once, then run the same command without npx -y.
More copy-ready calls:
Add ASL as a pre-install trust check MCP:
{
"mcpServers": { "agent-security-lens": { "command": "npx", "args": ["-y", "agent-security-lens"] } } }
Then give the agent this policy:
Before installing or enabling any MCP, Skill, tool, prompt bundle,
workflow or memory component, call AgentSecurityLens review_before_install. Follow agent_decision_contract and agent_actions exactly. Never submit private source code, secrets, tokens, cookies or file contents.
See Agent install guide for Claude Desktop, Cursor, Codex-style and generic MCP configurations.
Copy-ready files:
The public package includes a reviewed baseline so agents can still make conservative decisions when the cloud API is unavailable.
The online ASL intelligence API serves the current expanded catalog. The npm package intentionally does not ship the complete private intelligence database.
{
"mcpServers": { "agent-security-lens": { "command": "npx", "args": ["-y", "agent-security-lens"] } } }
Node.js 20 or newer is required.
The public MCP uses online intelligence by default:
ASL_API_URL=https://agentsecuritylens-api.agentsecuritylens.workers.dev
ASL_API_URLS=https://agentsecuritylens-api.agentsecuritylens.workers.dev
ASL_API_URLS may contain multiple comma-separated endpoints. The MCP tries them in order and falls back automatically.
Agents should call get_install_policy after connecting, then call review_before_install before every component installation. The policy call records a minimal activation event for product health and abuse monitoring when online mode is enabled. It does not send private files, local paths, secrets, tokens or code. Set ASL_DISABLE_USAGE_TELEMETRY=1 to disable this usage event.
allow install from the recorded source and version
allow_with_restrictions apply every safe_install_plan item before installation ask_user stop automatic installation and request confirmation avoid do not install automatically
Unknown or incompletely reviewed components never receive automatic-install authorization.
Recommended instruction:
Before installing or enabling any MCP, Skill, tool, prompt bundle, workflow,
or memory component, call AgentSecurityLens review_before_install. Follow agent_decision_contract and agent_actions exactly. Never submit private source code, secrets, tokens, cookies, or file contents.
get_install_policy: returns the current Agent execution policy and records a minimal first-call activation event.get_intelligence_status: reports online or local intelligence status for MCP clients.review_before_install: evaluates a proposed component and installation context.check_component: retrieves known component intelligence.recommend_alternatives: returns evidence-backed alternatives and mitigations.submit_unknown_component: submits public metadata for research.get_research_status: checks whether an unknown component has been reviewed.report_install_outcome: reports the result of an Agent action.submit_decision_feedback: reports useful, incorrect, or incomplete decisions.discover_workspace: discovers Agent, MCP, and Skill environments.scan_workspace: performs a local fallback assessment.Example request:
{
"component_name": "filesystem", "component_type": "mcp", "source_url": "https://github.com/modelcontextprotocol/servers", "install_command": "npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem .", "planned_use": "Read and edit project files.", "requested_permissions": ["filesystem-read", "filesystem-write"], "submit_if_unknown": true }
Example response shape:
{
"decision": "ask_user", "risk_signals": ["filesystem-read", "filesystem-write", "shell-execution"], "safe_install_plan": [ "Restrict filesystem scope to the current project directory.", "Prefer read-only mode when the task only needs inspection.", "Pin the package version before enabling it." ], "agent_decision_contract": { "automatic_install_allowed": false, "user_confirmation_required": true, "blocks_install": true }, "one_step_action": { "action_type": "ask_user_before_install" } }
Agents must execute the structured fields rather than infer policy from prose.
strict_reviewed: versioned evidence, technical scan, community-source check, and independent recalculation completed.curated_baseline: manually curated fallback information with limited evidence.automatic_assessment: automated coverage that cannot authorize automatic installation.unknown: no matching intelligence record.ASL evaluates observable behavior and installation context. It does not label a component malicious without evidence.
The public fallback contains strict reviewed records and curated fallback baselines. Automatic assessments are available through the online service but cannot authorize automatic installation.
Online lookup uses public component metadata only. Do not submit:
See PRIVACY.md and SECURITY.md.
$env:ASL_MODE="local"
npx -y agent-security-lens
Local fallback provides basic rules and a limited public intelligence baseline. The current online intelligence service should be preferred when available.
npm run verify:public
The scoring method is documented in ASL Agent Component Safety Standard v0.2.
Apache-2.0