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

Cloud Pathfinder

제작자: Baneado98버전 0.1.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.Baneado98/cloud-pathfinder

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

IaC attack-path auditor: finds internet-to-crown-jewel chains in Terraform/CFN/K8s.

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: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://cloud-pathfinder.vercel.app/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http cloud-pathfinder https://cloud-pathfinder.vercel.app/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "cloud-pathfinder": {
      "url": "https://cloud-pathfinder.vercel.app/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": {
    "cloud-pathfinder": {
      "type": "http",
      "url": "https://cloud-pathfinder.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://cloud-pathfinder.vercel.app/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

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 Baneado98 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1391개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1391개 중 28%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1391개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Cloud Pathfinder, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

제작자: github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT3일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 전 업데이트
설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 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.

cloud-pathfinder 🛰️

Attack-path auditor for Infrastructure-as-Code — Terraform, CloudFormation, Kubernetes, CDK, Pulumi, Bicep/ARM. Not a linter. It parses your IaC into a resource graph, resolves cross-resource (and cross-file) relationships, and searches for the multi-hop chains from the public internet to your crown jewels (data stores, secrets, admin). It returns a BREACHABLE / EXPOSED / HARDENED verdict and the concrete route an attacker would walk.

Example chain it finds:

open security group (SSH 0.0.0.0/0) → EC2 instance-profile role → iam:PassRole privilege escalation to admin → S3 exfiltration

Available as an MCP server (Claude, Cursor, any MCP agent) and a pay-per-call x402 API (autonomous AI agents with a wallet).


🔐 Privacy & data model (read this first)

Sending your IaC to a third party is sensitive — so here is exactly what happens:

  • Your IaC is never stored and never logged. Every audit runs in memory on the hosted service and is discarded when the response is sent. No database of your templates, no retention, no analytics on file contents.
  • What is sent: only the IaC text you pass (the files map or source blob). Nothing is read from your machine, your cloud account, or your credentials — cloud-pathfinder never touches a live cloud (see "honest limits" below). There are no cloud keys to provide because it analyzes the *declared* templates only.
  • Free tier vs deep tier — both run server-side, here's why and what differs:
  • The thin npm client ships zero analysis logic (no graph engine, no IAM privesc knowledge base). It is a pure HTTP caller. So even the free verdict + counts are computed on the hosted service, then your IaC is dropped. This is the honest tradeoff that keeps the moat off your machine — we say so plainly rather than claim a fake "100% local" mode.
  • Deep analysis is strictly opt-in (deep: true, behind payment). Only then are the full chains, file:line evidence and remediation returned. You send the same IaC either way — nothing *extra* leaves your machine for the deep tier.

Hosted service: https://cloud-pathfinder.vercel.app — all analysis runs

server-side. This npm package is a thin MCP client: it sends the IaC text to

the hosted endpoint and renders the verdict. No analysis logic ships to your machine.


⚡ How it works (30 seconds)

  1. Your MCP agent calls audit_iac_attack_paths { files: { "main.tf": "..." } }.
  2. The thin client POSTs the IaC text to https://cloud-pathfinder.vercel.app.
  3. The hosted engine builds a typed resource graph, runs a BFS from an INTERNET node to every data store / secret / admin sink, and resolves IAM privilege-escalation reachability along each hop — in memory.
  4. The IaC is discarded; nothing is persisted.
  5. The deep tier returns every full chain with per-hop file:line evidence; the free tier returns the verdict, score and counts.

The npm tarball contains only the HTTP caller — so nothing, free or deep, runs offline. Without the server it degrades to a clear network error.


🆚 Why this isn't a linter (and why a local one can't replace it)

A linter flags resources one at a time: "this SG is open", "this role is broad". cloud-pathfinder reasons about how those facts connect — work a per-file local tool structurally cannot do:

CapabilityLocal lintercloud-pathfinder
Flag one open SG / one broad role✅✅
Graph — which SG attaches to which instance, which role it assumes, what it reads❌✅
Reachability BFS internet → crown jewel, full multi-hop chain + file:line❌✅
IAM privilege-escalation KB (20+ primitives: PassRole, CreatePolicyVersion…)❌✅
Multi-cloud — AWS / GCP / Azure in one graph❌✅
Choke-point analysis (the one hop that, fixed, cuts the most paths)❌✅
Diff mode — what a PR INTRODUCES / ELIMINATES / AGGRAVATES❌✅
Kubernetes LB/NodePort → privileged pod → cluster-admin SA → Secret❌✅
SARIF 2.1.0 for GitHub code scanning (inline chains on the Security tab)❌✅
  • 🔗 Graph, not lint. Builds a typed resource graph and resolves the real relationships across files and clouds.
  • 🧭 Reachability search. BFS from INTERNET to every data store / secret / admin sink, returning the full multi-hop chain with per-hop file:line evidence.
  • 👑 IAM privilege-escalation knowledge base. Knows AWS managed-policy permissions and 20+ privilege-escalation primitives (PassRole+RunInstances, CreatePolicyVersion, AttachRolePolicy, SSM SendCommand, UpdateFunctionCode, UpdateAssumeRolePolicy…).
  • ☸️ Kubernetes attack surface. LoadBalancer/NodePort exposure → privileged / hostPath / hostNetwork pods, cluster-admin ServiceAccounts, and mounted Secrets.

Formats are auto-detected per file and analyzed together — mix .tf, CloudFormation .yaml/.json and Kubernetes manifests in one call.


🚀 Quickstart — add it to your MCP client

{

"mcpServers": { "cloud-pathfinder": { "command": "npx", "args": ["-y", "cloud-pathfinder-mcp"] } } }

No key needed for the free tier. Restart your client and the

`audit_iac_attack_paths` + `diff_attack_paths` tools appear. (Remote server: https://cloud-pathfinder.vercel.app/mcp.)

Tool: audit_iac_attack_paths
{

"files": { "main.tf": "resource \"aws_security_group\" \"web\" { ingress { ... cidr_blocks = [\"0.0.0.0/0\"] } } ...", "k8s.yaml": "apiVersion: v1\nkind: Service\n..." } // or: "source": " ", "filename": "main.tf" }

Example — input → output
audit_iac_attack_paths { "files": { "main.tf": "<SG open to 0.0.0.0/0 on 22 +

EC2 with instance-profile role that can s3:* + iam:PassRole>" } }

→ FREE: verdict: BREACHABLE · risk 86/100 · 1 attack path · 1 crown jewel · 3 misconfigs

→ DEEP (deep:true): verdict: BREACHABLE PATH #1 (internet → admin): [1] INTERNET → aws_security_group.web (main.tf:4 — ingress 22 from 0.0.0.0/0) [2] → aws_instance.app (main.tf:19 — attaches sg web) [3] → aws_iam_role.app_role (main.tf:31 — instance profile) [4] → iam:PassRole + ec2:RunInstances (privesc → launch instance as admin role) [5] → s3:* on aws_s3_bucket.data (main.tf:52 — exfiltration sink) CHOKE POINT: tighten main.tf:4 ingress → cuts this entire path. FIX: restrict ingress CIDR; split the role; add a permissions boundary.

The free tier returns the verdict, risk score, and the counts (how many attack paths, crown jewels and misconfigurations). The deep tier returns every full chain with hops, file:line evidence, privilege-escalation reachability and remediation.

Tool: diff_attack_paths — the CI/CD gate

Give it the IaC before and after a change (a PR's base and head trees) and it reports exactly what the change did to your attack surface: which internet→crown-jewel chains it INTRODUCES, which it ELIMINATES, and which it AGGRAVATES — with an INTRODUCES_BREACH / REDUCES_RISK / NEUTRAL / MIXED verdict.

{

"before": { "files": { "main.tf": "...security group admits 10.0.0.0/16..." } }, "after": { "files": { "main.tf": "...security group admits 0.0.0.0/0..." } } // deep: true → full introduced/eliminated chains + before→after exploitability + which choke points now matter }

A per-file linter or a single-state scan cannot answer this: it needs the full graph

  • privesc reachability on both states and a semantic cross-state path match.

HTTP: POST /diff (free, counts only) / POST /pro/diff (deep).

Free HTTP API

POST /audit

Content-Type: application/json

{ "files": { "main.tf": "resource \"aws_security_group\" ..." } }

Rate-limited to 30 requests/hour/IP. For unlimited/commercial/deep use, call /pro/audit.

Input formats: Terraform / OpenTofu, CloudFormation, Kubernetes, Helm, Kustomize, Pulumi (TS/JS/Python), Bicep/ARM, and AWS CDK — both the synthesized cdk.out/*.template.json and the un-synthed CDK program (TypeScript + Python), so a CI gate runs on the PR diff before cdk synth.


SARIF 2.1.0 → GitHub code scanning

Add ?format=sarif (or { "format": "sarif" }) to /audit, /pro/audit, /diff or /pro/diff to get SARIF 2.1.0 you can upload to GitHub code scanning — every attack chain shows up inline on the PR's Security tab.

  • Each chain is one SARIF result with a `codeFlow` (a step-through walk: internet → SG → instance role → privesc → S3), anchored to the IaC file:line, plus security-severity/CVSS so the badge colors correctly.
  • The diff SARIF only fails the check on introduced/aggravated routes (error-level); eliminated/eased land as note.
  • The free tier returns a redacted-but-schema-valid SARIF (counts only — no chains, no code-flows, no route file:line); the full code-flows are premium.
# .github/workflows/cloud-pathfinder.yml (sketch)
  • run: curl -s -X POST "$CPF/pro/diff?format=sarif" -H "Authorization: Bearer $KEY" \ --data @payload.json -o cloud-pathfinder.sarif
  • uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3 with: { sarif_file: cloud-pathfinder.sarif }

💳 Unlock /pro — two ways to pay (dual-pay)

The deep /pro/audit returns the full attack chains, per-hop evidence, privilege-escalation analysis and remediation. Two payment lanes coexist:

LaneForHow
💳 Card (Stripe)Humans / teamsBuy a prepaid key at /pro/checkout, then send Authorization: Bearer (or set CLOUD_PATHFINDER_KEY).
🪙 x402 (USDC)AI agents with a walletPay $0.30 per call automatically. Settles on Base. No signup, no key.
POST /pro/audit          # 402 (shows BOTH lanes) → pay → result

What it catches (selected)

ClassDetail
Public → role → dataOpen SG on a sensitive port (SSH/RDP/DB) → instance role that can read S3/Dynamo/RDS/Secrets → exfiltration
IAM privilege escalationiam:PassRole+ec2:RunInstances, iam:CreatePolicyVersion, iam:AttachRolePolicy, ssm:SendCommand, wildcard * on *, and ~15 more
Public data storespublicly_accessible = true RDS, world-open buckets
KubernetesLoadBalancer/NodePort → privileged pod → cluster-admin ServiceAccount → Secret
CloudFormation!Ref/!GetAtt intrinsics resolved; ManagedPolicyArns/inline policies analyzed

How it stays honest

The premium engine and knowledge base never ship in the npm package — the published client is a thin renderer that calls the hosted analysis service. The free tier is genuinely useful (verdict + counts); the deep chains, evidence and privesc analysis are server-side behind payment.

Heuristic static analysis of declared IaC, not a live cloud assessment. It reasons over what the templates declare (no runtime SCP/permissions-boundary/condition evaluation). Treat findings as prioritized leads, not a guarantee.

MIT · github.com/Baneado98/cloud-pathfinder

PopNx에게 묻기