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

Releaseguard

제작자: RudrenduPaul버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.RudrenduPaul/releaseguard

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Scans datasets/models for PII/secrets, redacts, and packages a public-release bundle via MCP.

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

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "releaseguard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "releaseguard-cli",
        "releaseguard",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add releaseguard -- uvx releaseguard-cli releaseguard mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "releaseguard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "releaseguard-cli",
        "releaseguard",
        "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": {
    "releaseguard": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "releaseguard-cli",
        "releaseguard",
        "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 RudrenduPaul 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 32599개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 23%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Releaseguard, 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(0.1.2)은 3개월 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, Zendesk

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★ 211그저께 업데이트
설치

Zendesk

제작자: pipeworx-io

Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

ReleaseGuard

Install • Quickstart • CLI reference • Library API • Comparison • FAQ

Scan a dataset or model directory for PII and secrets with [Presidio](https://github.com/data-privacy-stack/presidio), redact what you find, and generate a public-release bundle, a Hugging Face dataset/model card plus an EU AI Act Art. 53(1)(d) training-data summary, in one command.

ReleaseGuard is not a PII detector. It's the glue between "I have a dataset I want to publish" and "I have a sanitized bundle with the paperwork already drafted." Detection is entirely Presidio's, an actively maintained open-source project with 10,000+ GitHub stars. ReleaseGuard chains Presidio's scan straight into redaction and into the two documents almost every public dataset/model release actually needs, instead of you writing a script to do it yourself.

Install

pip install releaseguard-cli

python -m spacy download en_core_web_sm # Presidio's default NLP model (~13 MB, one-time)

npm launcher (thin wrapper around the PyPI package, see "Why two registries" in FAQ)

npx releaseguard-cli --help

en_core_web_sm is spaCy's small English model and Presidio's own quickstart default. For higher-accuracy detection, install the larger model instead and pass --spacy-model:

python -m spacy download en_core_web_lg   # ~400 MB, Presidio's recommendation for production

releaseguard scan ./data --spacy-model en_core_web_lg

Quickstart

This is a real, unedited run against a two-row sample CSV, not a mockup:

$ releaseguard scan dataset --score-threshold 0.4

Scanned 1 file(s) under dataset Total findings: 7

entity type count URL 3 PERSON 2 EMAIL_ADDRESS 2

That URL: 3 line is a real Presidio quirk worth calling out rather than hiding: its regex-based URL recognizer also fires on the domain portion of an email address (example.com inside alice.rivera@example.com), so email-heavy text double-counts as both EMAIL_ADDRESS and URL. This is Presidio's own recognizer behavior, unmodified, and it's worth noting entity counts can shift slightly between Presidio/spaCy versions since detection is NLP-based, not a fixed lookup table (this run used presidio-analyzer 2.2.364 with en_core_web_sm 3.8.0). Filter it out with --entities if you only care about email addresses:

releaseguard scan dataset --entities EMAIL_ADDRESS,PERSON,PHONE_NUMBER

Redact, then package a release bundle in one command:

$ releaseguard package dataset --output bundle --score-threshold 0.4

Release bundle written to bundle dataset card: bundle/README-dataset-card.md EU AI Act Art. 53(1)(d) summary: bundle/eu-ai-act-training-summary.md redacted source: bundle-redacted-source

bundle/eu-ai-act-training-summary.md opens like this, real scan counts filled in, everything else left as an explicit placeholder for a human to complete:

# Training Data Summary (EU AI Act Art. 53(1)(d))

_Draft generated by ReleaseGuard... Based on the European Commission's training-data-summary template, published 2025-07-24. This covers the narrow, currently-binding categorical-summary requirement only -- it is not a claim of full training-data disclosure._

4. Personal Data and PII Handling (from ReleaseGuard scan)

A Presidio-backed scan (detector: presidio) covered 1 file(s) under dataset.

PII/secret category detectedOccurrences
EMAIL_ADDRESS2
PERSON2
URL3

--json on every command switches to machine-readable output for scripts and agents.

Quick summary

  • Use it for: turning a Presidio scan into a redacted copy plus a dataset/model card and an EU AI Act Art. 53(1)(d) training-data summary, from one command instead of three separate tools and a hand-written template
  • What it's not: a PII detector of its own, or a claim of "total transparency"/full training-data disclosure compliance. See What ReleaseGuard is not
  • Runs entirely local. No dataset content, scan results, or redacted output is ever sent to a remote service.

CLI reference

$ releaseguard --help

Usage: releaseguard [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Scan, redact, and package a dataset/model directory for public release.

ReleaseGuard is a packaging layer on top of Presidio (originally a Microsoft project, now maintained by data-privacy-stack) -- it does not detect PII independently of Presidio. See the README's "What ReleaseGuard is not" section.

Options: --version Show the version and exit. --help Show this message and exit.

Commands: mcp Start an MCP server exposing scan/redact/package as agent tools. package Scan PATH, optionally redact it, and generate a release bundle... redact Scan PATH and write a redacted copy to --output. scan Scan PATH (a file or directory) for PII and secrets using...

CommandPurpose
scan PATHScans a file or directory (CSV, JSON/JSONL, plain text) with Presidio. --entities, --score-threshold, --spacy-model, --json.
redact PATH --output DIRScans, then writes a redacted copy to DIR. Never touches PATH. `--strategy mask\hash\remove, --overwrite`.
package PATH --output DIRScans (and by default redacts first), then writes a Hugging Face dataset/model card plus the EU AI Act Art. 53(1)(d) summary to DIR. `--kind dataset\model\both, --redact-first/--no-redact-first`.
mcpStarts an MCP server (stdio) exposing scan_directory_tool, redact_directory_tool, package_release_tool. Requires pip install "releaseguard-cli[mcp]" on Python 3.10+.

Every command supports --json. Full flag reference: releaseguard --help.

Library API

from releaseguard.detectors import get_detector

from releaseguard.scanner import scan_directory from releaseguard.redactor import redact_directory from releaseguard.packager import build_release_bundle from releaseguard.types import RedactionStrategy

detector = get_detector("presidio", score_threshold=0.4) scan_result = scan_directory("dataset/", detector)

redaction_result = redact_directory( scan_result, "dataset-redacted/", strategy=RedactionStrategy.MASK )

bundle = build_release_bundle( scan_result, "bundle/", redaction_result=redaction_result, source_kind="dataset" ) print(bundle.eu_ai_act_summary_path)

PIIDetector (releaseguard.detectors.base) and FileReader (releaseguard.readers.base) are the two extension points. Presidio is currently the only detector shipped; CSV, JSON/JSONL, and plain text are currently the three readers shipped. Both are registries, not hardcoded calls, specifically so a new format or a second detection backend is a scoped addition later. See CONTRIBUTING.md.

MCP Server

ReleaseGuard ships a Model Context Protocol server so an AI agent (Claude, Cursor, or any MCP-compatible client) can scan, redact, and package a dataset or model directory directly, without a human invoking the CLI by hand.

Install the extra:

pip install "releaseguard-cli[mcp]"

Start it directly with the mcp subcommand:

releaseguard mcp

Add it to your MCP client's config (for Claude Desktop, claude_desktop_config.json). The server is started via a subcommand of the published releaseguard console script, not a separate console script of its own:

{

"mcpServers": { "releaseguard": { "command": "uvx", "args": ["--from", "releaseguard-cli", "releaseguard", "mcp"] } } }

Transport is stdio, so there is nothing to host: the MCP client spawns the server as a local subprocess. Source: src/releaseguard/mcp_server.py.

The server exposes three tools, each returning the same JSON shape as the matching CLI --json output:

ToolPurpose
scan_directory_tool(path, spacy_model=None, score_threshold=0.35)Scan a directory for PII and secrets with Presidio.
redact_directory_tool(path, output, strategy="mask", overwrite=False)Scan, then write a redacted copy to output. Never mutates path. strategy is "mask", "hash", or "remove".
package_release_tool(path, output, kind="dataset", redact_first=True, strategy="mask")Scan, optionally redact, and write a release bundle (dataset/model card plus the EU AI Act Art. 53(1)(d) summary) to output.

A real example call:

scan_directory_tool(path="./dataset", score_threshold=0.4)

-> {"files_scanned": 1, "root_path": "./dataset", "findings": [...], "entity_counts": {"URL": 3, "PERSON": 2, "EMAIL_ADDRESS": 2}}

Every tool checks that path exists before doing anything else and returns a structured error, {"error": "Path ' ' does not exist.", "error_type": "PathNotFound"}, instead of a silent, misleading "0 files scanned" success result. Earlier versions of this server skipped that check and let a bad path slip straight into scan_directory, which returned a false success instead of an error; every tool handler is also now wrapped so an unexpected exception comes back as {"error": ..., "error_type": ...} rather than crashing the server. A .well-known/agent.json manifest is shipped at the repo root for A2A-style discovery, listing both the CLI and MCP interfaces and the packages that provide them.

Comparison

ReleaseGuardPresidiohuggingface_hub card toolingpii-lib
Detects PII/secretsNo, wraps PresidioYes (its own job)NoYes (regex + NER, code-training-data scoped)
Redacts detected entitiesYes (via presidio-anonymizer)Yes (library-level)NoYes
Generates a Hugging Face dataset/model cardYes, from real scan resultsNoYes (manual fields, no scan integration)No
Generates an EU AI Act Art. 53(1)(d) summaryYes, from real scan resultsNoNoNo
One command, scan through release bundleYesNo (library only, you write the glue)No (library only)No
GitHub stars (checked 2026-08)New in 2026~10,300~3,80016

Star counts checked live against the GitHub API on 2026-08-03: data-privacy-stack/presidio (originally microsoft/presidio; the project moved organizations, same codebase), huggingface/huggingface_hub, [bigcode-pro

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기