ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Phi Guard MCP

โดย Abiditรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Abidit/phi-guard-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first PHI detection for source code, LLM prompts, logs, and analytics

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "phi-guard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "phi-guard-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add phi-guard -- npx -y phi-guard-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "phi-guard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "phi-guard-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "phi-guard": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "phi-guard-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Abidit ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2976 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 36% ของอีก 2976 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2976 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Phi Guard MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

phi-guard-mcp

A local-first MCP server that catches PHI (protected health information) flowing into LLM prompts, log statements, and analytics calls — in your source code, before it ships.

The server itself makes no network calls: it runs as a local stdio process and never uploads your code. What it returns is a different matter. Findings go back to whatever MCP client launched it, so if that client is a hosted assistant, the findings enter that model's context. Matched PHI values are masked out of results by default for exactly this reason — see Security boundary.

Why

The risky moment in a healthcare codebase is rarely the database. It's the line where a patient record gets interpolated into a prompt, a console.log, or an analytics event. Those lines look harmless in review and never show up in infrastructure scanning, because nothing is misconfigured — the code is just doing what it says.

Demo

Eleven seconds of the walkthrough: scan_code flags line 15 — a patient name and diagnosis interpolated into an openai.responses.create call — and redact_suggest masks the same values out of a raw prompt. Every value shown is synthetic.

A linter for one class of mistake. Not a HIPAA certification, not a compliance

attestation, and not a dataflow analyzer — see

What this is NOT.

Install

Requires Node.js 22 or newer. The entrypoint uses JSON import attributes (with { type: "json" }), so older runtimes will not start it. Verified on Node 22.18.0, 24.2.0, and 26.8.2; Node 20 and below are unsupported and untested.

From npm (recommended)

Nothing to clone or build. Your MCP client runs it on demand:

npx -y phi-guard-mcp --version
From source
git clone https://github.com/Abidit/phi-guard-mcp.git

cd phi-guard-mcp npm ci

npm ci runs the prepare script, which builds dist/. There is no separate build step to forget. npm install works too; npm ci is the reproducible one because it installs exactly what package-lock.json pins.

MCP configuration

Copy-paste one of the following. The npm form needs no paths and is the one to hand to someone else.

Claude Code

One command, project scope:

claude mcp add phi-guard -- npx -y phi-guard-mcp

Or commit a .mcp.json at your project root:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "npx", "args": ["-y", "phi-guard-mcp"] } } }

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "npx", "args": ["-y", "phi-guard-mcp"] } } }

Cursor

.cursor/mcp.json in the project, or ~/.cursor/mcp.json globally:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "npx", "args": ["-y", "phi-guard-mcp"] } } }

Running a local clone instead of the npm release

Point the client at the build output. Use an absolute path unless you are certain your client launches the server with the project root as its working directory:

{

"mcpServers": { "phi-guard": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/phi-guard-mcp/dist/index.js"] } } }

The .mcp.json committed in this repo uses the relative form (dist/index.js) so the repo can dogfood its own server after npm ci.

Whichever form you use: restart the client, or run /mcp in Claude Code and reconnect phi-guard. A rebuild alone will not reach an already-running stdio process.

Tools

redact_suggest

Takes a raw text snippet — a log line, a prompt, an error message — detects PHI-shaped values, and returns a redacted version alongside what it found.

Input

{ "text": "Patient John Doe (MRN-12345), DOB: 01/01/1980" }

Output

{

"redacted": "Patient [NAME] ([MRN]), [DOB]", "detected": [ { "type": "mrn", "confidence": 0.9, "start": 18, "end": 27 }, { "type": "dob", "confidence": 0.85, "start": 30, "end": 45 }, { "type": "name", "confidence": 0.8, "start": 8, "end": 16 } ] }

The matched values are not echoed back by default, and neither is the unredacted original. A tool result flows straight into the context of whatever model called it, so repeating the raw PHI there would undo the point of the tool. start/end are offsets into the original text, which is enough to locate a match without restating it.

detected is ordered by pattern, not by position.

Pass includeMatchedValues: true when you genuinely need the raw values (a local CLI, a test harness) and detected[].value plus original come back:

{ "text": "Patient John Doe (MRN-12345)", "includeMatchedValues": true }

Patterns and their confidence scores:

TypeConfidenceMatches
ssn0.95123-45-6789
mrn0.90MRN-12345, MRN: 12345
dob0.85DOB: 01/01/1980, born 3/14/75
name0.80Patient John Doe (captures John Doe)
phone0.75555-867-5309, (555) 867 5309
email0.70jane.roe@example.com

That table is the complete list. The patterns start deliberately narrow — a false positive that trains someone to ignore the tool is worse than a missed match.

scan_code

Walks a directory and flags lines where a sensitive-looking identifier appears on the same line as a risky sink.

Sensitive identifiers — the complete list:

patient, diagnosis, dob, ssn, mrn, birthdate, medicalrecord

Matching is case-insensitive and bounded by non-letters, so patient_name matches while outpatient and inpatient do not.

Sink categories — the complete list:

CategoryMatches
LLM providersopenai, anthropic, bedrock
Consoleconsole.log, console.error, console.warn
Loggerslogger., winston, pino
Analytics.track(
Error reportingcapture(, captureException(, captureMessage(

Languages scanned — the complete list:

ExtensionLanguage
.ts, .tsxTypeScript
.js, .jsxJavaScript
.pyPython
.goGo

Detection is purely lexical, so language support means "these file extensions are read". There is no parser and no type information for any of them.

Skips node_modules, dist, build, coverage, out, .next, .turbo, and any dotfile or dot-directory. Whole-line // and # comments are skipped, so a file that discusses PHI handling in prose doesn't trip the scanner on its own documentation.

Given the operative lines of test/fixtures/leaky-example.ts:

const prompt = await openai.responses.create({ input: `Patient: ${patient.name}, diagnosis: ${patient.diagnosis}` });

console.log("Sending patient prompt to LLM:", prompt);

Input

{ "path": "/abs/path/to/repo/test/fixtures" }

Output — excerpt. That directory returns 9 findings in total: 2 from this file, and 7 from the positive fixtures described under Evaluation.

[

{ "file": "/abs/path/to/repo/test/fixtures/leaky-example.ts", "line": 7, "severity": "high", "issue": "Sensitive-looking identifier passed to a risky sink (LLM call, logger, or analytics)", "snippet": "const prompt = await openai.responses.create({ input: Patient: ${patient.name}, diagnosis: ${patient.diagnosis} });" }, { "file": "/abs/path/to/repo/test/fixtures/leaky-example.ts", "line": 8, "severity": "high", "issue": "Sensitive-looking identifier passed to a risky sink (LLM call, logger, or analytics)", "snippet": "console.log(\"Sending patient prompt to LLM:\", prompt);" } ]

file is built by joining path with the entry name, so it comes back in whatever form you passed in: absolute in, absolute out. severity is always "high" — there is one rule, so there is one severity.

snippet is the offending line with any literal PHI masked, for the same reason redact_suggest withholds matched values: the finding is going into a model's context. Identifier names like patient.diagnosis are not literal values, match no PHI pattern, and stay visible — they are the actionable part.

An empty array means every eligible source file discovered under path was read successfully and no line matched both conditions. "Eligible" and "discovered" are load-bearing: files with an unsupported extension, and anything under a skipped or dot-prefixed directory, are never opened.

A scan that cannot read a directory or a file fails with a named error rather than returning a shorter list, because a partial result reads as a clean result:

No such path: "/nope". Pass an absolute path to a directory that exists on the

machine running this server. (ENOENT: no such file or directory, stat '/nope')

The same-line rule

Both conditions must hold on the same physical line. This is the single most important thing to understand about the scanner, in both directions.

It is what keeps it quiet. On this repo's own src/ — which is dense with the words patient, diagnosis, mrn, and ssn inside its pattern definitions — it reports zero findings.

It is also the main reason it misses things. This leaks and is not flagged:

const value = patient.diagnosis;   // sensitive identifier, no sink

console.log("audit", value); // sink, no sensitive identifier

There is no dataflow analysis, no variable tracking, and no cross-line correlation. A worked example lives in test/fixtures/known-limitations/split-across-lines.ts, and the test suite scans it on every run so the gap stays visible rather than forgotten.

Evaluation

npm run verify

One command: typecheck (src/ and test/ under strict mode), build, then the fixture suite against the real server over stdio.

The current result:

**Detected all 7 representative leak fixtures and flagged none of 5 clean

fixtures.**

Those fixtures are all in test/fixtures/, so you can read them rather than take this on faith.

The 7 leak fixtures cover 5 sink categories (OpenAI, Anthropic, Sentry, Winston, analytics) and 2 languages (TypeScript, Python). They include snake_case identifiers (patient_name, patient_diagnosis), which a naive word-boundary regex misses and which is the dominant naming convention in Python and Go, and a hardcoded-literal fixture that verifies scan_code masks literal PHI out of the snippet it returns.

The 5 clean fixtures include code that discusses PHI policy in comments and prose without ever leaking it, and code that legitimately handles patient records without sending them anywhere risky.

The suite also asserts:

  • the README's worked example still produces exactly 2 findings, on lines 7 and 8
  • no raw literal PHI appears anywhere in a scan_code result
  • redact_suggest omits every matched value and the original by default
  • includeMatchedValues: true actually returns them
  • a missing path and a file-instead-of-directory each return a named error

What this number is not. It is a fixture suite of 12 hand-written files that this project wrote to exercise its own rules. It is not a detection rat

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx