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

Phi Guard MCP

제작자: Abidit버전 0.2.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Abidit/phi-guard-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first PHI detection for source code, LLM prompts, logs, and analytics

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: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 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": {
    "phi-guard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "phi-guard-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add phi-guard -- npx -y phi-guard-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "phi-guard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "phi-guard-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "phi-guard": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "phi-guard-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Abidit 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 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

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2972개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2972개 중 36%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2972개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Phi Guard MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 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(0.2.0)은 2개월 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: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT10일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 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.

phi-guard-mcp

A local-first MCP server that catches PHI (protected health information) flowing into LLM prompts, log statements, and analytics calls — in your source code, before it ships.

The server itself makes no network calls: it runs as a local stdio process and never uploads your code. What it returns is a different matter. Findings go back to whatever MCP client launched it, so if that client is a hosted assistant, the findings enter that model's context. Matched PHI values are masked out of results by default for exactly this reason — see Security boundary.

Why

The risky moment in a healthcare codebase is rarely the database. It's the line where a patient record gets interpolated into a prompt, a console.log, or an analytics event. Those lines look harmless in review and never show up in infrastructure scanning, because nothing is misconfigured — the code is just doing what it says.

Demo

Eleven seconds of the walkthrough: scan_code flags line 15 — a patient name and diagnosis interpolated into an openai.responses.create call — and redact_suggest masks the same values out of a raw prompt. Every value shown is synthetic.

A linter for one class of mistake. Not a HIPAA certification, not a compliance

attestation, and not a dataflow analyzer — see

What this is NOT.

Install

Requires Node.js 22 or newer. The entrypoint uses JSON import attributes (with { type: "json" }), so older runtimes will not start it. Verified on Node 22.18.0, 24.2.0, and 26.8.2; Node 20 and below are unsupported and untested.

From npm (recommended)

Nothing to clone or build. Your MCP client runs it on demand:

npx -y phi-guard-mcp --version
From source
git clone https://github.com/Abidit/phi-guard-mcp.git

cd phi-guard-mcp npm ci

npm ci runs the prepare script, which builds dist/. There is no separate build step to forget. npm install works too; npm ci is the reproducible one because it installs exactly what package-lock.json pins.

MCP configuration

Copy-paste one of the following. The npm form needs no paths and is the one to hand to someone else.

Claude Code

One command, project scope:

claude mcp add phi-guard -- npx -y phi-guard-mcp

Or commit a .mcp.json at your project root:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "npx", "args": ["-y", "phi-guard-mcp"] } } }

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "npx", "args": ["-y", "phi-guard-mcp"] } } }

Cursor

.cursor/mcp.json in the project, or ~/.cursor/mcp.json globally:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "npx", "args": ["-y", "phi-guard-mcp"] } } }

Running a local clone instead of the npm release

Point the client at the build output. Use an absolute path unless you are certain your client launches the server with the project root as its working directory:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/phi-guard-mcp/dist/index.js"] } } }

The .mcp.json committed in this repo uses the relative form (dist/index.js) so the repo can dogfood its own server after npm ci.

Whichever form you use: restart the client, or run /mcp in Claude Code and reconnect phi-guard. A rebuild alone will not reach an already-running stdio process.

Tools

redact_suggest

Takes a raw text snippet — a log line, a prompt, an error message — detects PHI-shaped values, and returns a redacted version alongside what it found.

Input

{ "text": "Patient John Doe (MRN-12345), DOB: 01/01/1980" }

Output

{

"redacted": "Patient [NAME] ([MRN]), [DOB]", "detected": [ { "type": "mrn", "confidence": 0.9, "start": 18, "end": 27 }, { "type": "dob", "confidence": 0.85, "start": 30, "end": 45 }, { "type": "name", "confidence": 0.8, "start": 8, "end": 16 } ] }

The matched values are not echoed back by default, and neither is the unredacted original. A tool result flows straight into the context of whatever model called it, so repeating the raw PHI there would undo the point of the tool. start/end are offsets into the original text, which is enough to locate a match without restating it.

detected is ordered by pattern, not by position.

Pass includeMatchedValues: true when you genuinely need the raw values (a local CLI, a test harness) and detected[].value plus original come back:

{ "text": "Patient John Doe (MRN-12345)", "includeMatchedValues": true }

Patterns and their confidence scores:

TypeConfidenceMatches
ssn0.95123-45-6789
mrn0.90MRN-12345, MRN: 12345
dob0.85DOB: 01/01/1980, born 3/14/75
name0.80Patient John Doe (captures John Doe)
phone0.75555-867-5309, (555) 867 5309
email0.70jane.roe@example.com

That table is the complete list. The patterns start deliberately narrow — a false positive that trains someone to ignore the tool is worse than a missed match.

scan_code

Walks a directory and flags lines where a sensitive-looking identifier appears on the same line as a risky sink.

Sensitive identifiers — the complete list:

patient, diagnosis, dob, ssn, mrn, birthdate, medicalrecord

Matching is case-insensitive and bounded by non-letters, so patient_name matches while outpatient and inpatient do not.

Sink categories — the complete list:

CategoryMatches
LLM providersopenai, anthropic, bedrock
Consoleconsole.log, console.error, console.warn
Loggerslogger., winston, pino
Analytics.track(
Error reportingcapture(, captureException(, captureMessage(

Languages scanned — the complete list:

ExtensionLanguage
.ts, .tsxTypeScript
.js, .jsxJavaScript
.pyPython
.goGo

Detection is purely lexical, so language support means "these file extensions are read". There is no parser and no type information for any of them.

Skips node_modules, dist, build, coverage, out, .next, .turbo, and any dotfile or dot-directory. Whole-line // and # comments are skipped, so a file that discusses PHI handling in prose doesn't trip the scanner on its own documentation.

Given the operative lines of test/fixtures/leaky-example.ts:

const prompt = await openai.responses.create({ input: `Patient: ${patient.name}, diagnosis: ${patient.diagnosis}` });

console.log("Sending patient prompt to LLM:", prompt);

Input

{ "path": "/abs/path/to/repo/test/fixtures" }

Output — excerpt. That directory returns 9 findings in total: 2 from this file, and 7 from the positive fixtures described under Evaluation.

[

{ "file": "/abs/path/to/repo/test/fixtures/leaky-example.ts", "line": 7, "severity": "high", "issue": "Sensitive-looking identifier passed to a risky sink (LLM call, logger, or analytics)", "snippet": "const prompt = await openai.responses.create({ input: Patient: ${patient.name}, diagnosis: ${patient.diagnosis} });" }, { "file": "/abs/path/to/repo/test/fixtures/leaky-example.ts", "line": 8, "severity": "high", "issue": "Sensitive-looking identifier passed to a risky sink (LLM call, logger, or analytics)", "snippet": "console.log(\"Sending patient prompt to LLM:\", prompt);" } ]

file is built by joining path with the entry name, so it comes back in whatever form you passed in: absolute in, absolute out. severity is always "high" — there is one rule, so there is one severity.

snippet is the offending line with any literal PHI masked, for the same reason redact_suggest withholds matched values: the finding is going into a model's context. Identifier names like patient.diagnosis are not literal values, match no PHI pattern, and stay visible — they are the actionable part.

An empty array means every eligible source file discovered under path was read successfully and no line matched both conditions. "Eligible" and "discovered" are load-bearing: files with an unsupported extension, and anything under a skipped or dot-prefixed directory, are never opened.

A scan that cannot read a directory or a file fails with a named error rather than returning a shorter list, because a partial result reads as a clean result:

No such path: "/nope". Pass an absolute path to a directory that exists on the

machine running this server. (ENOENT: no such file or directory, stat '/nope')

The same-line rule

Both conditions must hold on the same physical line. This is the single most important thing to understand about the scanner, in both directions.

It is what keeps it quiet. On this repo's own src/ — which is dense with the words patient, diagnosis, mrn, and ssn inside its pattern definitions — it reports zero findings.

It is also the main reason it misses things. This leaks and is not flagged:

const value = patient.diagnosis;   // sensitive identifier, no sink

console.log("audit", value); // sink, no sensitive identifier

There is no dataflow analysis, no variable tracking, and no cross-line correlation. A worked example lives in test/fixtures/known-limitations/split-across-lines.ts, and the test suite scans it on every run so the gap stays visible rather than forgotten.

Evaluation

npm run verify

One command: typecheck (src/ and test/ under strict mode), build, then the fixture suite against the real server over stdio.

The current result:

**Detected all 7 representative leak fixtures and flagged none of 5 clean

fixtures.**

Those fixtures are all in test/fixtures/, so you can read them rather than take this on faith.

The 7 leak fixtures cover 5 sink categories (OpenAI, Anthropic, Sentry, Winston, analytics) and 2 languages (TypeScript, Python). They include snake_case identifiers (patient_name, patient_diagnosis), which a naive word-boundary regex misses and which is the dominant naming convention in Python and Go, and a hardcoded-literal fixture that verifies scan_code masks literal PHI out of the snippet it returns.

The 5 clean fixtures include code that discusses PHI policy in comments and prose without ever leaking it, and code that legitimately handles patient records without sending them anywhere risky.

The suite also asserts:

  • the README's worked example still produces exactly 2 findings, on lines 7 and 8
  • no raw literal PHI appears anywhere in a scan_code result
  • redact_suggest omits every matched value and the original by default
  • includeMatchedValues: true actually returns them
  • a missing path and a file-instead-of-directory each return a named error

What this number is not. It is a fixture suite of 12 hand-written files that this project wrote to exercise its own rules. It is not a detection rat

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기