Valca

Name: Valca
Author: PranLabs

제작자: PranLabs버전 0.6.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.pranlabs/valca

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Scans code, IaC and AI-agent config for security problems. Read-only — nothing can be edited.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add valca -- uvx valca

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "valca": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 PranLabs 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 32466개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 57%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Valca, 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(0.6.1)은 31일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

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

HotCodePush

제작자: hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

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.

Valca

AI coding security co-pilot — blocks insecure code at the moment of generation.

Formerly published as `vigilsec`. The package is now valca. Both the valca and vigil

commands work, so existing hooks and scripts keep running unchanged.

Valca intercepts every file an AI coding assistant writes and blocks it if CRITICAL or HIGH security findings are detected — before the file hits disk. It's the only tool that operates at generation time rather than post-commit.

AI writes file → valca scan → exit 2 → Claude Code blocks the write

The Problem

AI coding assistants reproduce the most common patterns in their training data. The most common patterns are insecure defaults.

The clearest example: every existing IaC scanner (Checkov, Trivy, Snyk, Semgrep) misses the docker-compose port binding that exposes your database to the internet:

ports:

"5432:5432" # ← binds to 0.0.0.0, bypasses UFW, reachable from anywhere

The correct form is "127.0.0.1:5432:5432". Valca catches it. Nothing else does.

Install

pip install valca

Wire the Claude Code hook (one time):

valca init --global     # `valca init --global` also works

That's it. Every file Claude Code writes is now scanned before it saves. Reload Claude Code to activate.

Network access

Valca's core scanning is fully offline — the package has zero runtime dependencies and the engine never sends your code, file paths, or findings anywhere.

Three rules do reach the network, because checking whether a dependency is vulnerable or fabricated is impossible offline. When a manifest (requirements.txt, package.json, lockfiles) is scanned, these rules send package names and version strings only to:

Host	Used by	What is sent
`api.osv.dev`	VGL-PKG001 (known CVE in a pinned version)	package name + version
`pypi.org`	VGL-PKG002/003/004 (hallucinated, stale, or suspicious package)	package name
`registry.npmjs.org`	VGL-PKG002/003/004	package name

Your source code, file contents, file paths, and scan results are never transmitted. If your dependency inventory is itself sensitive, turn these rules off in .valcarc and Valca runs completely offline:

disabled_rules = ["VGL-PKG001", "VGL-PKG002", "VGL-PKG003", "VGL-PKG004"]

Usage

# Scan a single file

valca scan docker-compose.yml

Scan a directory

valca scan ./my-project/

JSON output (for CI / dashboards)

valca scan ./my-project/ --format json

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

valca scan ./my-project/ --format sarif > results.sarif

Only report HIGH and above

valca scan ./my-project/ --severity HIGH

Open feedback & waitlist form

valca feedback

Review what has been caught over time. Both commands read the local scan history — nothing leaves your machine.

# Findings log — what was caught, where, and when

valca log # 20 most recent findings valca log --severity CRITICAL # only criticals valca log --project api --since 2026-09-01 valca log --limit 100 --format json # for dashboards

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

valca stats valca stats --format json

valca stats reports how often each rule fires and how often you suppressed it, so rules with poor precision in *your* codebase are visible rather than guessed at.

Exit codes:

Code	Meaning
`0`	No findings — write proceeds
`1`	Advisory findings only (MEDIUM / LOW / INFO)
`2`	CRITICAL or HIGH found — Claude Code blocks the write

See It in Action

Blocking a vulnerable GitHub Actions workflow at write time:

In April 2026, researchers found that all three major AI coding agents (Claude Code, Gemini CLI, Copilot) could be hijacked to exfiltrate ANTHROPIC_API_KEY and GITHUB_TOKEN via a hidden HTML comment in a GitHub issue. CVSS 9.4. No special access required.

Valca catches the vulnerable workflow (issues: trigger + AI agent + API key in env) before it reaches git — the only tool that does.

→ Full writeup: The Attack That Steals Your API Keys Through a GitHub Issue Comment

Rules

116 rules across 27 categories. All built-in, stdlib-only, zero runtime dependencies.

This catalogue is generated from the rule registry — it cannot drift from the shipped engine.

Secrets & Credential Exposure (14 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-I001	CRITICAL	eval() or exec() — code injection risk
VGL-I002	HIGH	subprocess with shell=True
VGL-I003	HIGH	os.system() call
VGL-S001	CRITICAL	AWS access key hardcoded
VGL-S002	CRITICAL	Hardcoded password
VGL-S003	CRITICAL	Hardcoded API key
VGL-S004	CRITICAL	Hardcoded bearer token
VGL-S005	CRITICAL	Hardcoded JWT secret
VGL-S006	CRITICAL	PEM private key in source
VGL-S007	CRITICAL	Database URL with embedded credentials
VGL-S008	CRITICAL	Stripe live secret key
VGL-S009	CRITICAL	Slack token hardcoded
VGL-S010	CRITICAL	Provider API key hardcoded (OpenAI / GitHub / GitLab / Google)
VGL-S012	HIGH	Insecure placeholder default for security-critical config

GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-GHA001	CRITICAL	Pwn Request — pull_request_target with attacker-controlled checkout ref
VGL-GHA002	CRITICAL	Script injection — user-controlled context expression in run: step
VGL-GHA004	HIGH	Secret directly interpolated in run: step (visible in process table)
VGL-GHA005	MEDIUM	Workflow missing explicit permissions block (implicit GITHUB_TOKEN scope)
VGL-GHA006	HIGH	Cache usage in pull_request workflow (cache poisoning attack vector)
VGL-GHA007	HIGH	Self-hosted runner with pull_request trigger (persistent runner risk)
VGL-GHA008	HIGH	workflow_run trigger without ref/repo validation
VGL-GHA009	CRITICAL	AI agent wired to untrusted-input trigger (issues/pull_request_target) with API key in env
VGL-GHA010	HIGH	AI agent on pull_request_target without fork origin guard
VGL-GHA011	CRITICAL	Untrusted GitHub event data interpolated into AI agent prompt
VGL-GHA012	HIGH	AI agent on untrusted trigger with no --allowedTools restriction
VGL-GHA013	MEDIUM	AI agent on untrusted trigger with no --max-turns limit
VGL-GHA014	HIGH	contents: write permission with AI agent on untrusted trigger

AI Agent — Prompt Injection (9 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-PI001	CRITICAL	User input interpolated into the LLM system prompt
VGL-PI002	HIGH	Raw HTTP request body used as LLM message content
VGL-PI003	HIGH	String formatting used to build prompts with user data
VGL-PI004	MEDIUM	Tool output appended to the conversation without sanitization
VGL-PI005	CRITICAL	HTTP request data flows into an LLM prompt unsanitised
VGL-PI006	CRITICAL	LLM response flows into subprocess, exec or eval
VGL-PI007	HIGH	Webhook payload flows directly into an AI agent
VGL-PI008	HIGH	Database content interpolated into a prompt — second-order injection
VGL-PI009	HIGH	User input written into a vector store — memory poisoning

Dockerfile Hardening (8 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-DF001	HIGH	Dockerfile runs as root — no USER directive
VGL-DF002	MEDIUM	Dockerfile uses unpinned :latest base image
VGL-DF003	HIGH	Dockerfile bakes secret into ENV or ARG layer
VGL-DF004	HIGH	curl	bash or wget	sh pipe in Dockerfile RUN instruction
VGL-DF005	HIGH	TLS verification disabled in Dockerfile RUN fetch
VGL-DF006	MEDIUM	ADD used for local files — use COPY instead
VGL-DF007	HIGH	COPY . without .dockerignore — risks leaking .git, .env, credentials
VGL-DF008	MEDIUM	World-writable permissions set in Dockerfile (chmod 777)

Docker Compose (7 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-D001	CRITICAL	Docker public port binding — bypasses UFW, exposes service to internet
VGL-D002	HIGH	docker-compose environment block contains hardcoded secret
VGL-D003	CRITICAL	Docker container runs in privileged mode
VGL-D004	HIGH	Docker container uses host network mode
VGL-D005	CRITICAL	Docker socket mounted into container — full container escape vector
VGL-D006	HIGH	Sensitive host path mounted into container
VGL-D007	HIGH	AWS credentials directory (~/.aws) mounted into container — exposes all profiles

Terraform (7 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-TF001	CRITICAL	Terraform hardcoded secret value
VGL-TF002	HIGH	Terraform resource with public access enabled
VGL-TF003	HIGH	Terraform encryption explicitly disabled
VGL-TF004	CRITICAL	IMDSv1 enabled on EC2 instance — vulnerable to SSRF metadata theft
VGL-TF005	HIGH	Terraform S3 state backend stored without encryption
VGL-TF006	MEDIUM	Deletion protection disabled on managed resource
VGL-TF007	MEDIUM	Audit logging disabled on Terraform-managed resource

Deserialization & Path Traversal (5 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-DESER001	CRITICAL	Insecure deserialization — pickle.loads / pickle.load
VGL-DESER002	HIGH	Insecure YAML deserialization — yaml.load() without SafeLoader
VGL-DESER003	HIGH	Insecure deserialization — marshal.loads with untrusted data
VGL-PATH001	HIGH	Path traversal — user input passed to file open or path join without validation
VGL-SSTI001	CRITICAL	Server-Side Template Injection — user input rendered as Jinja2 template

MCP Server Security (5 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-MCP001	CRITICAL	Prompt injection embedded in MCP tool description
VGL-MCP002	HIGH	MCP tool description built from user-controlled data
VGL-MCP003	HIGH	Shell execution in an MCP tool handler without a sandbox
VGL-MCP004	HIGH	MCP server config uses an unpinned package or plaintext HTTP endpoint
VGL-MCP005	HIGH	MCP fetch tool takes an agent-controlled URL with no allowlist

Web Application Security (5 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-CORS001	HIGH	CORS wildcard — allow_origins=['*']
VGL-SQL001	CRITICAL	SQL injection — query built with f-string or string concatenation
VGL-SQL002	CRITICAL	SQL injection — ORM raw query with f-string
VGL-SSL001	HIGH	SSL verification disabled
VGL-SSRF001	CRITICAL	SSRF — HTTP call with user-controlled URL

AI Agent — Excessive Agency (4 rules)

Rule	Severity	What it catches
VGL-A001	CRITICAL	LLM output piped into shell execution
VGL-A002	HIGH	Hardcoded auto-approval disables human-in-the-loop
VGL-A003	HIGH	Unbounded agent loop with no iteration limit
VGL-A004	HIGH	LLM response written to disk without validation

Authentication & Session (4 rules)

Rule	Severity	What it catches

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Valca

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

HotCodePush

제작자의 README

Valca

The Problem

Install

Network access

Usage

Scan a directory

JSON output (for CI / dashboards)

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

Only report HIGH and above

Open feedback & waitlist form

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

See It in Action

Rules

Secrets & Credential Exposure (14 rules)

GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)

AI Agent — Prompt Injection (9 rules)

Dockerfile Hardening (8 rules)

Docker Compose (7 rules)

Terraform (7 rules)

Deserialization & Path Traversal (5 rules)

MCP Server Security (5 rules)

Web Application Security (5 rules)

AI Agent — Excessive Agency (4 rules)

Authentication & Session (4 rules)