MCP Secret Scrub

Name: MCP Secret Scrub
Author: sudo-ai-git

作者：sudo-ai-gitバージョン 1.0.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.sudo-ai-git/mcp-secret-scrub

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Deterministic no-LLM MCP server that scrubs secrets before they reach an agent. Never leaks values.

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: 検索・AIの記憶

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": {
    "secret-scrub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-secret-scrub"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add secret-scrub -- uvx mcp-secret-scrub

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": {
    "secret-scrub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-secret-scrub"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "secret-scrub": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-secret-scrub"
      ]
    }
  }
}

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 sudo-ai-git 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7275件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7275件のうち34%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7275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

MCP Secret Scrub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（1.0.0）がレジストリに届いたのは2 か月前です。

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：Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

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。

mcp-secret-scrub

mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-secret-scrub

Deterministic, no-LLM MCP server that scrubs secrets from text, logs, and transcripts before they enter agent context — and never leaks the value.

No LLM. No network. Pure structural detection. MIT. Crown-jewel-free.

The problem it solves

Before you hand raw text to an agent (or store it, or pass it to a tool), you often don't know whether it contains a live secret. Platform scrubbers miss patterns all the time — a private key, an nvapi- token, a github_pat_ token, an api_key= assignment mid-log. If that text reaches an LLM context or a persisted transcript, the secret is effectively exfiltrated.

This server answers, deterministically:

*Which secrets are in this text, and can you redact them safely before it

goes anywhere?*

Detection coverage (deterministic profiles)

family	examples
AI provider keys	`sk-proj-…`, `sk-ant-api…`, `sk-or-v1-…`, `sk-…`, `nvapi-…`
Cloud / GitHub	`AKIA…`, `aws_secret_access_key=`, `ghp_…`, `gho_…`, `ghu_…`, `ghs_…`, `ghr_…`, `github_pat_…`
Identity / auth	JWTs (`eyJ…`), PEM private keys, `Bearer …`, `Basic …`, OAuth client secrets
Assignments	`api_key=`, `token=`, `secret=`, `password=`, `client_secret=`, `webhook_secret=`
Endpoints / DSNs	Discord webhooks, Slack `xox…`, SQL/Redis/Mongo/AMQP connection strings

The scan never returns the secret value — only its type, count, and position. That is a hard safety contract, enforced by test.

Tools (MCP)

tool	purpose
`scrub_text(text, mode, keep_label)`	redact / mask / hash secrets; returns scrubbed text (never the value)
`scan_text(text)`	detect which secret types are present (no mutation)
`report_full(text)`	scan + redact in one call, scrubbed preview + findings
`secret_profiles()`	list all supported detection profiles

Modes:

`redact` (default) → [REDACTED:TYPE]
`mask` → shows first 4 + last 2 chars
`hash` → deterministic SHA-256 prefix (reproducible across calls)

Quick start (stdio)

pip install mcp-secret-scrub

mcp-secret-scrub # stdio (default)

Or via uv/pipx for an installable console entry:

pipx install mcp-secret-scrub

MCP client config:

{ "mcpServers": {

"secret-scrub": { "command": "mcp-secret-scrub" } }}

Streamable HTTP (remote / Smithery-publishable)

python3 mcp_server.py --http --port 8138   # serves on http://<host>:8138/mcp/

Determinism & safety guarantees

Deterministic: same input → identical output in every mode, every call.
Never leaks: scan_text and scrub_text never emit the original token; _deterministic_hash is SHA-256 (no salt) so output is reproducible.
No LLM, no network: pure regex + reachable structure detection.
Input-safe: non-string input returns a clean error, not a traceback.

Verification

python3 test_detector.py — 14/14 core checks (detection, redaction, determinism, no-leak contract, benign/unicode/empty input, bad-mode)
python3 test_e2e.py — drives the real MCP stdio transport and asserts the secret does NOT cross the wire

License & provenance

MIT. Part of the sudo-ai-git deterministic no-LLM agent-trust MCP family (mcp-skill-sec · mcp-verify-claim · mcp-benchmark-hygiene · mcp-secret-scrub).

MCP Secret Scrub

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

検索・AIの記憶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

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

mcp-secret-scrub

The problem it solves

Detection coverage (deterministic profiles)

Tools (MCP)

Quick start (stdio)

Streamable HTTP (remote / Smithery-publishable)

Determinism & safety guarantees

Verification

License & provenance