MCP Secret Scrub

Name: MCP Secret Scrub
Author: sudo-ai-git

제작자: sudo-ai-git버전 1.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.sudo-ai-git/mcp-secret-scrub

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Deterministic no-LLM MCP server that scrubs secrets before they reach an agent. Never leaks values.

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: 검색 및 AI 기억

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": {
    "secret-scrub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-secret-scrub"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add secret-scrub -- uvx mcp-secret-scrub

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "secret-scrub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-secret-scrub"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "secret-scrub": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-secret-scrub"
      ]
    }
  }
}

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 sudo-ai-git 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7271개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7271개 중 34%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7271개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MCP Secret Scrub, 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(1.0.0)은 2개월 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT어제 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

mcp-secret-scrub

mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-secret-scrub

Deterministic, no-LLM MCP server that scrubs secrets from text, logs, and transcripts before they enter agent context — and never leaks the value.

No LLM. No network. Pure structural detection. MIT. Crown-jewel-free.

The problem it solves

Before you hand raw text to an agent (or store it, or pass it to a tool), you often don't know whether it contains a live secret. Platform scrubbers miss patterns all the time — a private key, an nvapi- token, a github_pat_ token, an api_key= assignment mid-log. If that text reaches an LLM context or a persisted transcript, the secret is effectively exfiltrated.

This server answers, deterministically:

*Which secrets are in this text, and can you redact them safely before it

goes anywhere?*

Detection coverage (deterministic profiles)

family	examples
AI provider keys	`sk-proj-…`, `sk-ant-api…`, `sk-or-v1-…`, `sk-…`, `nvapi-…`
Cloud / GitHub	`AKIA…`, `aws_secret_access_key=`, `ghp_…`, `gho_…`, `ghu_…`, `ghs_…`, `ghr_…`, `github_pat_…`
Identity / auth	JWTs (`eyJ…`), PEM private keys, `Bearer …`, `Basic …`, OAuth client secrets
Assignments	`api_key=`, `token=`, `secret=`, `password=`, `client_secret=`, `webhook_secret=`
Endpoints / DSNs	Discord webhooks, Slack `xox…`, SQL/Redis/Mongo/AMQP connection strings

The scan never returns the secret value — only its type, count, and position. That is a hard safety contract, enforced by test.

Tools (MCP)

tool	purpose
`scrub_text(text, mode, keep_label)`	redact / mask / hash secrets; returns scrubbed text (never the value)
`scan_text(text)`	detect which secret types are present (no mutation)
`report_full(text)`	scan + redact in one call, scrubbed preview + findings
`secret_profiles()`	list all supported detection profiles

Modes:

`redact` (default) → [REDACTED:TYPE]
`mask` → shows first 4 + last 2 chars
`hash` → deterministic SHA-256 prefix (reproducible across calls)

Quick start (stdio)

pip install mcp-secret-scrub

mcp-secret-scrub # stdio (default)

Or via uv/pipx for an installable console entry:

pipx install mcp-secret-scrub

MCP client config:

{ "mcpServers": {

"secret-scrub": { "command": "mcp-secret-scrub" } }}

Streamable HTTP (remote / Smithery-publishable)

python3 mcp_server.py --http --port 8138   # serves on http://<host>:8138/mcp/

Determinism & safety guarantees

Deterministic: same input → identical output in every mode, every call.
Never leaks: scan_text and scrub_text never emit the original token; _deterministic_hash is SHA-256 (no salt) so output is reproducible.
No LLM, no network: pure regex + reachable structure detection.
Input-safe: non-string input returns a clean error, not a traceback.

Verification

python3 test_detector.py — 14/14 core checks (detection, redaction, determinism, no-leak contract, benign/unicode/empty input, bad-mode)
python3 test_e2e.py — drives the real MCP stdio transport and asserts the secret does NOT cross the wire

License & provenance

MIT. Part of the sudo-ai-git deterministic no-LLM agent-trust MCP family (mcp-skill-sec · mcp-verify-claim · mcp-benchmark-hygiene · mcp-secret-scrub).

MCP Secret Scrub

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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

mcp-secret-scrub

The problem it solves

Detection coverage (deterministic profiles)

Tools (MCP)

Quick start (stdio)

Streamable HTTP (remote / Smithery-publishable)

Determinism & safety guarantees

Verification

License & provenance