프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Security Proxy

제작자: GuardBee버전 1.4.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.4hmetuyar/security-proxy

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP gateway: many servers, one policy, lethal-trifecta blocking, PII masking, audit log

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 0개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "security-proxy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-security-proxy"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add security-proxy -- npx -y @guardbee/mcp-security-proxy

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "security-proxy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-security-proxy"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "security-proxy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@guardbee/mcp-security-proxy"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ! 주의

    제작자와 저장소 일치

    게시자(4hmetuyar)가 저장소 소유자(GuardBee)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 53%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 34%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Security Proxy, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 0개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.4.0)은 35일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Apify MCP Server

제작자: apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@guardbee/mcp-security-proxy

🇬🇧 English | 🇹🇷 Türkçe | 🇨🇳 中文 | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇧🇷 Português | 🇪🇸 Español | 🇩🇪 Deutsch

A transparent security layer that sits in front of any MCP server. Blocks prompt injection attacks, masks PII in responses, and writes every request to an immutable audit log.

Telemetry is off by default. With GUARDBEE_TELEMETRY=1 it sends the server, tool, success, duration and short parameter values such as a file path; longer strings and fields like content, token or password are replaced with a placeholder. See @guardbee/mcp-telemetry.

Claude ──► MCP Security Proxy ──► Any MCP Server

│ ├─ Prompt injection detection (27 rules, EN + TR) ├─ PII + secret masking (TC, VKN, IBAN, card, phone, 22 key formats) ├─ Block or warn mode ├─ Toxic-flow (lethal trifecta) blocking └─ Hash-chained audit log


Features

  • Prompt Injection Protection — 27 rules in English and Turkish; precise ones block, generic phrases only warn
  • Tool-result injection — the same patterns applied to tool results, tagged MCP06:2025. Block mode replaces the result; warn mode prepends a warning
  • Session tool pin — the first tools/list is pinned. A later description or schema change is a rug pull (MCP03:2025). Block mode keeps serving the pinned definition and refuses the drifted call
  • PII Masking — TC Kimlik No, VKN, IBAN, card and phone numbers (checksum-validated), passport, SGK, MERSİS, date of birth, postal and KEP addresses, email, opt-in IP/MAC/plates, 22 provider key formats, private keys and connection strings are masked in responses
  • Block / Warn Mode — each interceptor can independently run in blocking or warning mode
  • Audit Log — configurable log written to console or a file
  • Gateway mode — several MCP servers behind one proxy, one YAML policy (allow / deny / mask / warn)
  • Toxic-flow blocking — tracks the lethal trifecta across servers and blocks the egress call that would complete it
  • LLM API gateway — OpenAI- and Anthropic-compatible endpoints: gateway keys instead of provider keys, PII masking and injection checks on prompts, token and spend budgets, usage and cost in the audit log
  • A2A gateway — Agent2Agent calls between agents go through the gateway: callers authenticate, injection in messages and artifacts is blocked, personal data is masked, push-notification webhooks into private networks are refused, and every call is audited
  • Coding-agent hooks — guardbee-hook applies the same policy to Claude Code's and Cursor's own shell, file and web tools
  • Zero Code Changes — attaches in front of any existing MCP server

Quick Start

npm install -g @guardbee/mcp-security-proxy

Add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "secure-filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@guardbee/mcp-security-proxy", "--", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp" ] } } }

The proxy launches whatever comes after -- as the target MCP server.


Gateway Mode: Several Servers, One Policy

Put every MCP server behind one proxy with a guardbee-proxy.yaml. init does the move for you:

npx -y @guardbee/mcp-security-proxy@^1 init --client claude-desktop   # or cursor, claude-code, --file ./mcp.json

It moves each stdio server into ~/.guardbee/guardbee-proxy.yaml (mode 0600), backs up the client config and points it at the proxy. HTTP servers stay as they are and are reported, because they would bypass the policy. --dry-run prints both files without writing. Or by hand:

{

"mcpServers": { "guardbee": { "command": "npx", "args": ["-y", "@guardbee/mcp-security-proxy@^1", "--config", "/path/to/guardbee-proxy.yaml"] } } }

version: 1

upstreams: github: command: npx args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"] env: { GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "${GITHUB_TOKEN}" } # read from the environment postgres: command: npx args: ["-y", "@guardbee/mcp-db-gateway"]

labels: # override the heuristic labels github__get_issue: [untrusted] github__create_pull_request: [egress]

tools: # what the agent sees (globs on ) hide: ["*delete_*"] descriptions: github__create_issue: "Create an issue in acme/* repositories only."

rules: # first match wins

  • id: no-deletes match: { tool: "postgres__delete_*" } action: deny # allow | deny | mask | warn | approve
  • match: { tool: "postgres__query", args: { table: "salaries" } } # dotted path → value, strings are globs action: mask mask: { fields: [salary, iban] } # blank these JSON keys
  • match: { label: destructive } action: approve # ask the person first

taint: mode: strict # strict | approve | warn | off basis: capability # capability | data — data: block only egress calls that carry sensitive data

interceptors: anomaly: # off unless set; limits per session, sliding window enabled: true action: warn # warn | block callBurst: { count: 60, windowSeconds: 60 }

audit: sink: file filePath: ./guardbee-audit.jsonl

  • Tools and prompts appear as __ .
  • Toxic flow (lethal trifecta): each tool is labeled untrusted, sensitive, egress or destructive (name/description heuristics, overridable under labels). Once a session has read untrusted content (an untrusted tool or any resource) and sensitive data (a sensitive tool or any PII in a result), an egress call is blocked in strict mode and only logged in warn mode. The check spans servers: an issue read from GitHub plus a customer record from a CRM blocks a webhook on a third server.
  • Rules match on tool (glob), upstream, label, session (clean | tainted) and args. mask forces PII masking for that tool even when masking is off, and mask.fields also blanks the named JSON keys in text and structuredContent. A rule's allow does not skip the toxic-flow check; relabel the tool instead.
  • Topics (`topics`, `match.topic`): a rule can name a subject instead of a tool — "nothing about mergers or salaries leaves through this agent". A topic is a list of terms; text is on topic when minMatches (default 1) different terms appear. Matching folds case and Turkish letters (BİRLEŞME = birlesme), and a term may take a suffix (maaş finds maaşları, satın alma finds satın almayı); quote a term to match the whole word only ('"AI"'). The rule is checked on the call's arguments, and again on what comes back — the tool result, a resource, a prompt — so a subject that only shows up in the answer is caught too: deny withholds it, mask forces PII masking and mask.fields, warn logs, approve asks (once: not again for the answer of a call it already approved). In the LLM API gateway topic rules apply to the whole prompt, with tool: llm: ; approve refuses there, since an API call has no one to ask.
  topics:
  • id: ma terms: [birleşme, "satın alma", "due diligence", acquisition, merger]
  • id: salary terms: [maaş, bordro, payroll, salary] minMatches: 1 rules:
  • { id: no-ma-out, match: { topic: ma, label: egress }, action: deny }
  • { id: contractors, match: { topic: salary, user: "*@contractor.com" }, action: approve }
  • { id: ma-to-llm, match: { topic: ma, tool: "llm:gpt-*" }, action: deny }
- **Tool exposure (`tools`):** `expose` is an allowlist of globs on the name the agent sees (absent: every tool), and `hide` removes tools after it. A hidden tool is left out of `tools/list`, so the model never reads its description (a smaller poisoning surface and fewer tokens), and a call to it is refused and counts toward `anomaly.repeatedBlocks`. `descriptions` replaces a tool's description with one you wrote; drift detection keeps watching the server's own. Unlike a `deny` rule, which refuses at call time, hiding takes the tool out of the agent's view.
  • Tool poisoning at `tools/list` (`interceptors.toolPoisoning`, on by default): every definition is scanned before the agent sees it — the description (yours, when you wrote one under tools.descriptions), parameter descriptions and enum values in the input schema, and the read-only annotation. It catches instructions aimed at the model ( , "do not tell the user", "ignore previous instructions"), cross-tool shadowing ("when using the X tool, always…"), requests to read .ssh/.env, hidden zero-width, bidi and ANSI characters, words with Cyrillic or Greek lookalikes, and a readOnlyHint that the description contradicts. In block mode (default; follows promptInjection.action when unset) a tool with a critical or high finding is left out of the list and its calls are refused; medium findings (encoded blobs) only warn. Each finding is logged once as ruleId: poisoning: . The rules are the ones @guardbee/mcp-tool-poisoning-scanner uses, now shared through guard-core.
  • Credentials leaving (`interceptors.egressSecrets`, on by default): before an egress tool runs, the arguments it would actually receive are checked for credentials — provider keys (AWS, GitHub, OpenAI, Anthropic, Stripe, Slack, …), private keys and connection strings with a password; the same fixed-format rules PII masking uses, never the broad keyword ones. Data taint only knows what this session's tools returned; this also catches a key the model got from the prompt, a file or its own context. block (default; follows promptInjection.action when unset) refuses the call, warn logs it; the audit event has the credential masked either way. A PII token stays a token for an egress tool unless piiMasking.detokenizeForEgress, so only then is its value checked. allowTools exempts tools by glob (a deploy tool that takes a DB URL, say). Personal data is left to PII masking and taint.
  • Sampling (`interceptors.sampling`, off by default): a server can ask the agent's model for a completion (sampling/createMessage) — and a malicious one can use that to smuggle instructions to the model or pull data out. Off, the proxy does not offer sampling to servers at all. On, a request is answered only while one of that server's tool calls is running, by the session that made the call (two sessions calling the same server at once: refused, since it could belong to either); includeContext is forced to none, so a server never gets the conversation; maxTokens is capped (default 1024) and

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