SML Risk Firewall
Pre-trade risk checks for agent trades: orders vs your limits, signed receipts.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Secure MCP server framework with 23 security layers and ML threat detection. Zero deps.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add aegisgate -- docker run -i --rm ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"aegisgate": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 aegisgatesecurity 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.1)은 27일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: SML Risk Firewall, Nife, ipdata MCP by usefulapi
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Pre-trade risk checks for agent trades: orders vs your limits, signed receipts.
Manage Nife.io cloud apps, sites, secrets and Git integrations from MCP clients.
Look up location, network, company and threat data for IP addresses and ASNs in ipdata.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Secure MCP server framework — 23 layers of defense, zero dependencies.
*A hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.*
Apache 2.0 · 23 security layers · 79 regex patterns + CharCNN-BiLSTM (v15) ML detection · Zero CVEs · Zero external module dependencies
Found AegisGate MCP useful? [Star the repo](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp) ⭐ and [tell a colleague](https://x.com/intent/tweet?text=Securing%20my%20MCP%20servers%20with%20AegisGate%20%E2%80%94%2023%20security%20layers%2C%20zero%20dependencies%2C%20ML%20threat%20detection%3A%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2Faegisgatesecurity%2Faegisgate-mcp) — it helps other devs discover secure MCP tooling.
Quick Start · Security Layers · RBAC · Architecture · Protocol · Docs · Releases
AegisGate Security™ is a trademark of AegisGate Security, LLC, filed with the USPTO.
"AegisGate MCP" is an unregistered product name. See Trademark below.
38% of MCP servers have no authentication. 590+ security advisories. 3 critical CVEs in the official MCP SDKs in 6 months — including CVSS 9.8 remote code execution and the "Mother of All AI Supply Chains" flaw affecting 150M+ downloads.
The official MCP SDKs give you the protocol. They don't give you security. No authentication. No audit logging. No threat detection. No rate limiting. No RBAC. Every server built on a bare SDK starts with a blank security posture and it's on you to build it — or skip it, as 38% of servers do.
AegisGate MCP is the secure alternative. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.
| Official MCP SDKs | AegisGate MCP | |
|---|---|---|
| Authentication | ❌ Bring your own | ✅ Bearer tokens + API keys + lockout |
| Authorization | ❌ Nothing | ✅ 4-tier RBAC with per-tool permissions |
| Audit logging | ❌ Nothing | ✅ Tamper-evident SHA-256 hash chain |
| Threat detection | ❌ Nothing | ✅ 79 regex patterns + neural ML (<1ms) |
| Supply chain risk | ❌ npm/PyPI deps | ✅ Zero dependencies (Go stdlib only) |
| CVEs | 3 critical in 6 months | Zero. Ever. |
| License | MIT | Apache 2.0 |
23 security layers. 79 regex patterns. Zero dependencies. Zero CVEs. Apache 2.0.
Need proxy mode, OAuth, SIEM, or compliance frameworks? See
When to Upgrade to AegisGate Platform
below — or explore [AegisGate Rampart](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-rampart)
for local AI API proxy protection.
AegisGate MCP is a hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. It sits between AI agents and the tools they call, applying 23 layers of defense to every request — from authentication and RBAC to neural threat detection and chain analysis.
Standard MCP servers assume a trusted local environment. In production — whether that's a cloud SaaS platform, an enterprise data pipeline, or an air-gapped plant network — agents may execute commands, query databases, or interact with critical systems. A single unauthorized or malicious tool call can cause data exfiltration, process disruption, or worse. AegisGate MCP wraps every tool call in defense-in-depth, all with zero external module dependencies so it can run air-gapped.
| Version | 1.6.1 |
| License | Apache-2.0 |
| Go version | 1.27+ |
| Module deps | Zero (no require directives — all third-party code vendored) |
| Docker image | ML: debian:bookworm-slim (gnutls purged), ~127 MB, 0 CVEs · Lite: distroless/static-debian12, ~10 MB, 0 CVEs |
| Architectures | amd64, arm64 |
| ML model | CharCNN-BiLSTM v15, 1.6M params, <1ms CPU inference |
| Tests | 611 unit/integration + 32 load/stress = 643 total, 14 benchmarks, 3 fuzz targets, 92.0% coverage (non-CGO) / 91.9% (CGO) |
go build -o mcp-server ./cmd/mcp-server
# Basic TCP server on :8081
./mcp-server
./mcp-server --token my-secret --audit /var/log/mcp-audit.json
./mcp-server --demo
./mcp-server --transport stdio --demo
./mcp-server --transport http --addr :8081 --demo
./mcp-server --tls --tls-cert server.pem --tls-key server.key --tls-client-ca ca.pem
./mcp-server --config /etc/mcp/config.json --health-addr :8082
# Build and run (ML-enabled, ~127 MB, 0 CVEs)
docker build --target ml -t aegisgate-mcp . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp --demo
docker run -p 8081:8081 \ -e MCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token \ -e MCP_DEMO_TOOLS=true \ aegisgate-mcp
docker build --build-arg CGO_ENABLED=0 --target lite -t aegisgate-mcp:lite . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp:lite --demo
The ML image uses debian:bookworm-slim with libgnutls30 purged (shared libraries and dpkg metadata removed), eliminating all 6 Trivy CVEs while keeping the glibc and ONNX Runtime dependencies required for neural inference. The lite image is true distroless (gcr.io/distroless/static-debian12:nonroot) — zero OS packages, zero CVEs, ~10 MB. Both targets include a built-in --health-check flag for Docker HEALTHCHECK (no wget/curl needed). Multi-arch builds support both linux/amd64 and linux/arm64.
AegisGate MCP includes the same CharCNN-BiLSTM v15 neural model used by AegisGate Platform and Rampart — vendored with zero external module dependencies. The model provides:
| Flag | Env Var | Default | Description |
|---|---|---|---|
--ml | MCP_ML_ENABLED | false (CLI) / true (Docker) | Enable neural threat detection |
--ml-shadow | MCP_ML_SHADOW | false | Log predictions but never block |
--ml-threshold | MCP_ML_THRESHOLD | 0.50 | Threat score threshold (0.0–1.0) |
--ml-model | MCP_ML_MODEL | ./models/threat_cnn_bilstm.onnx | Path to ONNX model file |
AegisGate MCP can be embedded as a Go library:
package main
import ( "context" "log" mcp "github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp" )
func main() { cfg := mcp.DefaultServerConfig() cfg.AuthToken = "my-secret-token" cfg.AuditLogPath = "/var/log/mcp-audit.json" cfg.RateLimitRPM = 120 cfg.ScanResponses = true
server, err := mcp.NewSecuredMCPServer(cfg) if err != nil { log.Fatal(err) }
// Register a custom tool // Note: tools are automatically scanned for prompt-injection poisoning // at registration time. If the description or inputSchema contains // malicious patterns, RegisterTool returns *ToolPoisoningError. server.RegisterTool("my_tool", "Does something useful", 40, map[string]interface{}{ "type": "object", "properties": map[string]interface{}{ "param1": map[string]interface{}{"type": "string"}, }, "required": []interface{}{"param1"}, }) server.RegisterToolHandler("my_tool", func(ctx context.Context, params map[string]interface{}) (interface{}, error) { return "result", nil })
// Register a resource (MCP resources/list, resources/read) server.RegisterResource("config://app/info", "App Info", "App config as JSON", "application/json", func(ctx context.Context, uri string) (*mcp.ResourceContent, error) { return &mcp.ResourceContent{URI: uri, Text: {"version":"1.0"}, MimeType: "application/json"}, nil })
// Register a prompt (MCP prompts/list, prompts/get) server.RegisterPrompt("code_review", "Generate a code review prompt", []mcp.PromptArgument{{Name: "filename", Required: true}}, func(ctx context.Context, args map[string]string) (*mcp.GetPromptResult, error) { return &mcp.GetPromptResult{ Messages: []mcp.PromptMessage{{Role: "user", Content: "Review " + args["filename"]}}, }, nil })
// Load built-in policy rules server.LoadDefaultPolicies()
// Start the server if err := server.Start(context.Background()); err != nil { log.Fatal(err) } defer server.Stop() }
See examples/simple-server/ for a complete working example that registers a tool, resource, and prompt.
Reload the neural threat detection model at runtime without restarting the server:
// Swap to a new ONNX model file (verifies SHA-256 hash)
err := server.ReloadMLModel("/path/to/new_model.onnx") if err != nil { log.Printf("model reload failed: %v", err) }
All tools registered via RegisterTool() are automati
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