ipdata MCP by usefulapi
Look up location, network, company and threat data for IP addresses and ASNs in ipdata.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Secure MCP server framework with 23 security layers and ML threat detection. Zero deps.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add aegisgate -- docker run -i --rm ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aegisgate": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"aegisgate": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp:1.5.1"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub aegisgatesecurity ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.1) เข้า registry 27 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี ipdata MCP by usefulapi, MaxMind minFraud MCP by usefulapi, Lambda Labs MCP by usefulapi
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Look up location, network, company and threat data for IP addresses and ASNs in ipdata.
MCP server for MaxMind minFraud — score transactions for fraud risk from your AI assistant.
Read GPU instances, types, images, filesystems and firewall rules; launch and terminate instances.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Secure MCP server framework — 23 layers of defense, zero dependencies.
*A hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.*
Apache 2.0 · 23 security layers · 79 regex patterns + CharCNN-BiLSTM (v15) ML detection · Zero CVEs · Zero external module dependencies
Found AegisGate MCP useful? [Star the repo](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp) ⭐ and [tell a colleague](https://x.com/intent/tweet?text=Securing%20my%20MCP%20servers%20with%20AegisGate%20%E2%80%94%2023%20security%20layers%2C%20zero%20dependencies%2C%20ML%20threat%20detection%3A%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2Faegisgatesecurity%2Faegisgate-mcp) — it helps other devs discover secure MCP tooling.
Quick Start · Security Layers · RBAC · Architecture · Protocol · Docs · Releases
AegisGate Security™ is a trademark of AegisGate Security, LLC, filed with the USPTO.
"AegisGate MCP" is an unregistered product name. See Trademark below.
38% of MCP servers have no authentication. 590+ security advisories. 3 critical CVEs in the official MCP SDKs in 6 months — including CVSS 9.8 remote code execution and the "Mother of All AI Supply Chains" flaw affecting 150M+ downloads.
The official MCP SDKs give you the protocol. They don't give you security. No authentication. No audit logging. No threat detection. No rate limiting. No RBAC. Every server built on a bare SDK starts with a blank security posture and it's on you to build it — or skip it, as 38% of servers do.
AegisGate MCP is the secure alternative. Build your MCP server on a foundation that has security built in from line one — not bolted on after a breach.
| Official MCP SDKs | AegisGate MCP | |
|---|---|---|
| Authentication | ❌ Bring your own | ✅ Bearer tokens + API keys + lockout |
| Authorization | ❌ Nothing | ✅ 4-tier RBAC with per-tool permissions |
| Audit logging | ❌ Nothing | ✅ Tamper-evident SHA-256 hash chain |
| Threat detection | ❌ Nothing | ✅ 79 regex patterns + neural ML (<1ms) |
| Supply chain risk | ❌ npm/PyPI deps | ✅ Zero dependencies (Go stdlib only) |
| CVEs | 3 critical in 6 months | Zero. Ever. |
| License | MIT | Apache 2.0 |
23 security layers. 79 regex patterns. Zero dependencies. Zero CVEs. Apache 2.0.
Need proxy mode, OAuth, SIEM, or compliance frameworks? See
When to Upgrade to AegisGate Platform
below — or explore [AegisGate Rampart](https://github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-rampart)
for local AI API proxy protection.
AegisGate MCP is a hardened, zero-dependency MCP server written in pure Go. It sits between AI agents and the tools they call, applying 23 layers of defense to every request — from authentication and RBAC to neural threat detection and chain analysis.
Standard MCP servers assume a trusted local environment. In production — whether that's a cloud SaaS platform, an enterprise data pipeline, or an air-gapped plant network — agents may execute commands, query databases, or interact with critical systems. A single unauthorized or malicious tool call can cause data exfiltration, process disruption, or worse. AegisGate MCP wraps every tool call in defense-in-depth, all with zero external module dependencies so it can run air-gapped.
| Version | 1.6.1 |
| License | Apache-2.0 |
| Go version | 1.27+ |
| Module deps | Zero (no require directives — all third-party code vendored) |
| Docker image | ML: debian:bookworm-slim (gnutls purged), ~127 MB, 0 CVEs · Lite: distroless/static-debian12, ~10 MB, 0 CVEs |
| Architectures | amd64, arm64 |
| ML model | CharCNN-BiLSTM v15, 1.6M params, <1ms CPU inference |
| Tests | 611 unit/integration + 32 load/stress = 643 total, 14 benchmarks, 3 fuzz targets, 92.0% coverage (non-CGO) / 91.9% (CGO) |
go build -o mcp-server ./cmd/mcp-server
# Basic TCP server on :8081
./mcp-server
./mcp-server --token my-secret --audit /var/log/mcp-audit.json
./mcp-server --demo
./mcp-server --transport stdio --demo
./mcp-server --transport http --addr :8081 --demo
./mcp-server --tls --tls-cert server.pem --tls-key server.key --tls-client-ca ca.pem
./mcp-server --config /etc/mcp/config.json --health-addr :8082
# Build and run (ML-enabled, ~127 MB, 0 CVEs)
docker build --target ml -t aegisgate-mcp . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp --demo
docker run -p 8081:8081 \ -e MCP_AUTH_TOKEN=your-secret-token \ -e MCP_DEMO_TOOLS=true \ aegisgate-mcp
docker build --build-arg CGO_ENABLED=0 --target lite -t aegisgate-mcp:lite . docker run -p 8081:8081 aegisgate-mcp:lite --demo
The ML image uses debian:bookworm-slim with libgnutls30 purged (shared libraries and dpkg metadata removed), eliminating all 6 Trivy CVEs while keeping the glibc and ONNX Runtime dependencies required for neural inference. The lite image is true distroless (gcr.io/distroless/static-debian12:nonroot) — zero OS packages, zero CVEs, ~10 MB. Both targets include a built-in --health-check flag for Docker HEALTHCHECK (no wget/curl needed). Multi-arch builds support both linux/amd64 and linux/arm64.
AegisGate MCP includes the same CharCNN-BiLSTM v15 neural model used by AegisGate Platform and Rampart — vendored with zero external module dependencies. The model provides:
| Flag | Env Var | Default | Description |
|---|---|---|---|
--ml | MCP_ML_ENABLED | false (CLI) / true (Docker) | Enable neural threat detection |
--ml-shadow | MCP_ML_SHADOW | false | Log predictions but never block |
--ml-threshold | MCP_ML_THRESHOLD | 0.50 | Threat score threshold (0.0–1.0) |
--ml-model | MCP_ML_MODEL | ./models/threat_cnn_bilstm.onnx | Path to ONNX model file |
AegisGate MCP can be embedded as a Go library:
package main
import ( "context" "log" mcp "github.com/aegisgatesecurity/aegisgate-mcp" )
func main() { cfg := mcp.DefaultServerConfig() cfg.AuthToken = "my-secret-token" cfg.AuditLogPath = "/var/log/mcp-audit.json" cfg.RateLimitRPM = 120 cfg.ScanResponses = true
server, err := mcp.NewSecuredMCPServer(cfg) if err != nil { log.Fatal(err) }
// Register a custom tool // Note: tools are automatically scanned for prompt-injection poisoning // at registration time. If the description or inputSchema contains // malicious patterns, RegisterTool returns *ToolPoisoningError. server.RegisterTool("my_tool", "Does something useful", 40, map[string]interface{}{ "type": "object", "properties": map[string]interface{}{ "param1": map[string]interface{}{"type": "string"}, }, "required": []interface{}{"param1"}, }) server.RegisterToolHandler("my_tool", func(ctx context.Context, params map[string]interface{}) (interface{}, error) { return "result", nil })
// Register a resource (MCP resources/list, resources/read) server.RegisterResource("config://app/info", "App Info", "App config as JSON", "application/json", func(ctx context.Context, uri string) (*mcp.ResourceContent, error) { return &mcp.ResourceContent{URI: uri, Text: {"version":"1.0"}, MimeType: "application/json"}, nil })
// Register a prompt (MCP prompts/list, prompts/get) server.RegisterPrompt("code_review", "Generate a code review prompt", []mcp.PromptArgument{{Name: "filename", Required: true}}, func(ctx context.Context, args map[string]string) (*mcp.GetPromptResult, error) { return &mcp.GetPromptResult{ Messages: []mcp.PromptMessage{{Role: "user", Content: "Review " + args["filename"]}}, }, nil })
// Load built-in policy rules server.LoadDefaultPolicies()
// Start the server if err := server.Start(context.Background()); err != nil { log.Fatal(err) } defer server.Stop() }
See examples/simple-server/ for a complete working example that registers a tool, resource, and prompt.
Reload the neural threat detection model at runtime without restarting the server:
// Swap to a new ONNX model file (verifies SHA-256 hash)
err := server.ReloadMLModel("/path/to/new_model.onnx") if err != nil { log.Printf("model reload failed: %v", err) }
All tools registered via RegisterTool() are automati
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo