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

Heimdall

제작자: caglarbozkurt버전 0.5.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.caglarbozkurt/heimdall

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Scan an MCP server or agent config for injection, exfiltration, and risky capabilities.

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 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": {
    "heimdall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-heimdall-scan"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add heimdall -- npx -y mcp-heimdall-scan

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "heimdall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-heimdall-scan"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "heimdall": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-heimdall-scan"
      ]
    }
  }
}

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 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 caglarbozkurt 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 18398개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 18398개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18398개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Heimdall, 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(0.5.1)은 4개월 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, Tethered Trust

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★ 2113일 전 업데이트
설치

Tethered Trust

제작자: tetheredtrust.com

Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.

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.

Heimdall

The watchman at your agent's gate.

A local, pre-flight security scanner for Model Context Protocol (MCP) servers — vet a server, or a whole agent config, before your agent trusts it. No account, no backend, and it never runs the server by default.


MCP servers are unvetted code with a natural-language attack surface: their tool descriptions go straight to your model, and the server runs with your machine's access. Heimdall scores what a server can actually do — not what it claims — and cites the exact evidence. It runs entirely on your machine, needs no account, and never executes the server by default, so you can vet a package *before* you install it and gate it in CI.

Quickstart

npx mcp-heimdall-scan firecrawl-mcp                   # scan a published server

npx mcp-heimdall-scan ./claude_desktop_config.json # audit your whole agent config npx mcp-heimdall-scan firecrawl-mcp --online # + check its deps for known CVEs (OSV.dev) npx mcp-heimdall-scan ./my-server --policy strict # gate it in CI

No install, runs locally, nothing leaves your machine.

Or try it in your browser: caglarbozkurt.github.io/mcp-heimdall — the full scanner runs 100% client-side (npm packages are fetched via jsDelivr; or paste a tools.json / MCP config). No backend, nothing uploaded. Local paths and --handshake need the CLI.

What it checks

CheckWhat it catches
🧬 Injectiontool-poisoning across tools, resources & prompts — override, concealment, hidden chars, fake tags
🔓 Capabilityfilesystem, network, shell, eval, and specific credential access (SSH / AWS / keychain / .env)
🎯 Proven exfil pathsdata-flow that *proves* secret → network or fetch → eval, file:line → file:line
📦 Provenance & depsinstall-time scripts, missing repo/license, capabilities inherited from dependencies
🛡️ Known CVEs *(opt-in)*declared dependencies checked against the OSV.dev advisory DB — real CVE IDs, severity-ranked (--online)
🕸️ Compositionaudits a whole config: cross-server exfiltration chains & tool-name collisions
🔁 Driftfingerprints the surface — a silently changed tool description (rug-pull) is a hard fail

Every finding cites file:line or tool:name. Capability ≠ risk: raw power is shown as an informational profile and never fails the scan — only hard gates and real anomalies do.

What makes it different

  • Local, and it doesn't run the server. Everything is static and offline by default — no account, no backend, nothing uploaded — and it never executes untrusted code unless you opt into --handshake (documented for a disposable VM only). You vet a package *before* installing.
  • Proves the path. Taint/data-flow turns "reads files AND has network = fail" into a concrete, located flow — so it doesn't cry wolf on a config read plus an unrelated API call.
  • Sees the whole gate. It reasons across the *set* of servers you've configured — the cross-server exfil path neither server shows alone. Most scanners look at one at a time.
  • A gate you control. Detectors emit facts; a policy you define turns them into pass / warn / fail. Deny capabilities, require provenance, add audited waivers, gate CI.

Usage

heimdall <target> [options]
TargetExample
local directoryheimdall ./servers/my-mcp
npm packageheimdall some-mcp-package
PyPI packageheimdall pypi:some-mcp-server
git repositoryheimdall https://github.com/user/repo
tools/list dumpheimdall tools.json
MCP client configheimdall ./claude_desktop_config.json

Options

--tools <file>     supplement analysis with a tools/list (or {tools,resources,prompts}) dump

--policy "default", "strict", or a JSON policy file --baseline diff against a prior --json report (drift / rug-pull detection) --handshake RUN the server(s) for the live tool list (untrusted code — VM/container only) --online check declared deps against OSV.dev for known CVEs (sends dep names, not source) --json machine-readable report --sarif SARIF 2.1.0 (GitHub code-scanning / CI) --no-fail always exit 0

Exit codes: 0 pass/warn · 1 fail · 2 error

</details>

Policies

Detectors emit facts; a policy turns them into the verdict. Ship the default, pick strict, or write your own procurement/security criteria:

Example policy ( policy.example.json )

{

"name": "acme-procurement", "denyCapabilities": ["exec", "dynamic-eval", "secret-access"], "require": ["has_repository", "has_license"], "failOnSeverity": "high", "warnOnSeverity": "low", "allow": [{ "id": "capability/scope-mismatch", "reason": "reviewed", "expires": "2026-12-31" }] }

Waivers carry a reason and optional expiry — an expired waiver lapses and re-flags.

Library

import { scan } from "mcp-heimdall-scan";

const report = await scan("some-mcp-server", { policy: "strict" }); if (report.verdict === "fail") throw new Error(report.reasons.join("; "));

Also ships as a Claude Code skill (skill/) — vet a server in-conversation before installing.

Use it as an MCP server

Give your agent a scan_mcp_server tool so it can vet a server before connecting to it — "scan this before you add it." Add Heimdall to your MCP client config:

{

"mcpServers": { "heimdall": { "command": "npx", "args": ["-y", "--package", "mcp-heimdall-scan", "heimdall-mcp"] } } }

The tool takes target (npm package, pypi: , path, GitHub URL, tools.json, or a client config), plus optional policy and online. It's static-only — it downloads but never executes the server, and the code-execution modes (--handshake, validate) are intentionally not exposed to the agent.

Use it in CI (GitHub Action)

Gate every pull request — scan your MCP config (or a server) and fail the build if it's risky. Add this to .github/workflows/:

- uses: caglarbozkurt/mcp-heimdall@v1

with: target: ./claude_desktop_config.json # a path, npm/pypi package, github URL, or tools.json policy: strict # "default", "strict", or a JSON policy file online: true # also check deps for known CVEs (OSV.dev) sarif: heimdall.sarif # optional: emit SARIF for code scanning

InputDefaultDescription
target—what to scan (required)
policydefaultdefault, strict, or a path to a JSON policy
onlinefalsecheck dependencies for known CVEs via OSV.dev
sarif—write SARIF to this path (for github/codeql-action/upload-sarif)
fail-on-findingstruefail the job on a FAIL verdict (set false to report only)
versionlatestpin the mcp-heimdall-scan version for reproducible CI

Runs entirely on your own CI runner — no backend, and free on public repos.

Validate (behavioral cross-check)

Static analysis says what a server *can* do. heimdall validate checks that against what it *actually does* — it runs the server with a capability recorder preloaded (hooking fs / net / http(s) / child_process / vm / fetch / process.env), drives each tool, and diffs observed runtime behavior against the static flags:

heimdall validate ./my-server            # one server: confirmed / missed / not-exercised

heimdall validate --list servers.txt # batch: a recall number over observed behavior

  • confirmed — flagged *and* observed (the static claim held up).
  • not exercised — flagged but not triggered by naive args (a *lower bound*, not proof the flag is wrong).
  • missed — observed but not flagged → a real static gap to review (or an incidental library side effect).

So it's trustworthy for finding false negatives (static misses); it does not disprove a flag. Each server runs in a throwaway HOME + working directory with no inherited secrets, but it still runs the server and calls its tools (network/exec side effects) — use a disposable VM/container.

Behavioral run over 200 real packages (benchmarks/validate-run.md): 55 booted, 34 exercised an observable capability. Of the capabilities servers *actually exercised at runtime*, the static scan flagged 80.9% (55/68) — up from 75.8% after the first run's misses became a fix-list (we widened dependency-based network detection, which roughly halved the network misses). The misses that remain are structural: a capability exercised *inside a dependency's internals or a subprocess*, which static analysis fundamentally can't see — which is exactly why validate exists as the backstop. Honest recall, openly reported, improving run over run.

Tested at scale

Run against 2,500 real MCP packages from the npm registry (benchmarks/): 1,726 scanned in ~5 minutes, 0.7% flagged — robust on messy real-world code. Separately, it scores 100% on the small labeled fixture corpus (npm run eval, ~10 benign/malicious fixtures including the Damn Vulnerable MCP project) — a calibration check, *not* a broad real-world accuracy number; the field scans above are unlabeled and used only for robustness. Full log: benchmarks/field-run.md.

What that scan says about the ecosystem your agent trusts:

Of 1,726 real MCP servers…share
can run shell commands45%
make network calls67%
can `eval` code at runtime9%
can do both exec + network34%
touch credential files5%

The 0.7% flagged were driven by install-time code execution and prompt-injection — including real servers with hidden zero-width characters embedded in their tool descriptions, the kind of stealth tool-poisoning a keyword scanner sails past.

A robustness + distribution run is *not* an accuracy benchmark — the 2,500 servers are

unlabeled. A flag means review this, not proven malicious.

Security & limitations

Heimdall is a heuristic pre-flight check, not a guarantee — a PASS isn't proof of safety. Capability, provenance, and CVE analysis cover JS/TS and Python; injection is language-agnostic. Proven taint/data-flow is JS/TS only — Python falls back to capability co-presence (a conservative gate, not a proven flow). Everything runs offline by default; --online is the one network call (it sends dependency names + versions to OSV.dev, never your source), and the CVE match is against the declared range, not a lockfile. --handshake runs untrusted code and is not a real sandbox. See SECURITY.md for the full threat model and how to

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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