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

Tracewatch

โดย CloudCorpRecordsรุ่น 0.2.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.CloudCorpRecords/tracewatch

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Observability, tracking, and root-cause for Security Wave scans and findings.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

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": {
    "tracewatch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/tracewatch",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add tracewatch -- npx -y @reneturcios/tracewatch mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "tracewatch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/tracewatch",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "tracewatch": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/tracewatch",
        "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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub CloudCorpRecords 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 75% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Tracewatch 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 (0.2.2) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

LickityClick

โดย lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

tracewatch

Observability, tracking, and root-cause for the Security Wave.

The Security Wave tools (hookcheck, actionpin, injectcheck, mcpvet, depguard, flowcheck) answer "what is wrong right now, in this one scan." tracewatch is the wave's memory and stopwatch. It ingests their JSON reports over time and answers the questions an incident actually turns on:

  • What changed since the last scan? Did a pin silently regress to a mutable tag? Did the ref under an already-pinned action move? That move is the tj-actions shape from March 2025: a tag retargeted under every repo that trusted it, invisible to anyone who only ever ran one scan.
  • Where did this finding come from? tracewatch blames a finding to the commit that introduced it (git pickaxe on the finding's own content) and to the pull request that carried it, and labels every statement confirmed, inferred, or not established.
  • How fast do we notice? Watch mode scans new issues, PRs, files, and tree changes on arrival and records time-to-detect for each one, so "early detection" is a measured number. The comparison point matters: hosted AI firewalls detect at prompt time, after the agent has already read the content. tracewatch detects at rest and on arrival, before any agent session exists.
  • Is the estate getting better? Verdict trends, open findings by tool and severity, mean time open for resolved findings, and detection latency stats, per repo, over the whole scan history.

Deterministic, offline-first, local store you can grep. No hosted backend, no account, no telemetry.

Install

npx -y @reneturcios/tracewatch --version

npm install -g @reneturcios/tracewatch docker run -i --rm ghcr.io/cloudcorprecords/tracewatch mcp

Quick start

# scan a repo with all six tools and start tracking it

tracewatch ingest ~/src/myrepo

what changed since the previous scan?

tracewatch diff myrepo

where did this finding come from?

tracewatch blame myrepo --finding tw_0123456789abcdef

health over time

tracewatch report myrepo

watch a directory and scan new content on arrival

tracewatch watch ~/src/myrepo --interval 30

What it tracks

Every ingest stores one scan record (timestamp, tool versions, verdicts, git HEAD) plus one observation per finding. Findings carry stable IDs: a hash of tool, rule, normalized location, and a content signature. The same finding keeps its identity across scans and tool versions; a content edit keeps the identity and changes the ID version, which is what diff reports as CHANGED.

Diff groups: NEW, RESOLVED, CHANGED (with field-level old to new), verdict moves, and REF EVENTS. A ref event fires whenever an action's ref or classification moves, with both values spelled out:

  • pin-regression: PINNED to MUTABLE or BRANCH
  • pin-improvement: MUTABLE or BRANCH to PINNED
  • ref-move: the ref changed inside one classification (for a pinned action, the SHA itself moved)

Blame (root cause)

tracewatch blame myrepo --rule CURL-PIPE-SH --file package.json

tracewatch blame myrepo --finding tw_0123456789abcdef --json

Evidence is labeled, never blended:

  • CONFIRMED: the introducing commit from git log -S on the finding's needle in your local clone; the current-line commit from git blame; the PR association from the GitHub API (commits/{sha}/pulls) when the clone has a GitHub remote; ref history and first/last seen from the store itself.
  • INFERRED: circumstantial statements, written as inferences (for example, when the introducing commit and the current-line commit differ, the line was rewritten later without introducing the content).
  • NOT ESTABLISHED: whatever could not be proven, with the reason (no clone recorded, no GitHub remote, API unreachable). Provenance is never guessed to fill the page.

Watch and time-to-detect

tracewatch watch ~/src/myrepo --interval 60 --alerts alerts.jsonl

tracewatch watch owner/repo --path ~/src/myrepo-clone --interval 60

Local mode polls a directory: new or changed text files are scanned with injectcheck the poll they appear in; a git HEAD move triggers a full ingest plus diff. GitHub mode polls an owner/repo slug: new issues and PRs are scanned on arrival, HEAD moves are recorded (and scanned when you pass a local clone with --path). Every detection writes a record with time-to-detect = detection time minus the content's own creation time (issue created_at, commit time, file birth time). State checkpoints after every cycle, so a restarted watch resumes without re-alerting history. Alerts stream as JSONL to stdout and to the --alerts file.

Polling is the portable fallback. The fastest path is event-driven, in CI:

name: tracewatch-issues

on: issues: types: [opened, edited] pull_request: types: [opened, edited, synchronize] permissions: contents: read jobs: scan-new-content: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@11bd71901bbe5b1630ceea73d27597364c9af683 # v4
  • uses: actions/setup-node@49933ea5288caeca8642d1e84afbd3f7d6820020 # v4 with: node-version: 24
  • name: Scan the new issue or PR body on arrival env: BODY: ${{ github.event.issue.body || github.event.pull_request.body }} run: | printf '%s' "$BODY" > /tmp/body.md npx -y @reneturcios/injectcheck file /tmp/body.md --json > /tmp/report.json npx -y @reneturcios/tracewatch import ${{ github.repository }} --report injectcheck=/tmp/report.json

Known limit, stated plainly: GitHub watch mode reads through the local ghapi helper, whose output truncates long responses; an issue poll that cannot be parsed in full is logged as a watch note and retried next cycle rather than partially trusted. The CI pattern above has no such limit and is the recommended production path for issue scanning.

Reports

tracewatch report myrepo          # human

tracewatch report myrepo --json # machine tracewatch findings myrepo --tool hookcheck --status open

The health report carries the verdict trend across every scan, open findings by tool and severity, resolved count, mean time open for resolved findings (first-seen scan to the scan where the finding disappeared), all ref events, and detection latency stats (count, median, max, by kind).

MCP

tracewatch mcp serves a stdio MCP server with seven tools:

ToolWhat it does
ingest_scanRun the six tools on a local path and store the scan
diff_scansNEW / RESOLVED / CHANGED, verdict moves, ref events between two scans
finding_provenanceIntroducing commit, current-line commit, PR, ref history for one finding
repo_healthVerdict trend, open findings, mean time open, detection latency
watch_statusEvery tracked repo: scans, last scan, open findings, median TTD
list_findingsTracked findings filtered by tool, severity, status
explain_findingThe full evidence bundle for one finding, written to act on

Store

Append-only JSONL under ~/.tracewatch (override with --store or TRACEWATCH_STORE): scans.jsonl, findings.jsonl, detections.jsonl, alerts.jsonl, plus watch-state.json checkpoints. Plain text on purpose. Finding status is derived from the observation series on every read, never stored as mutable state, so the store cannot disagree with itself. Identical store state always renders identical diff and report output.

Exit codes: 0 success or no changes, 1 a diff found changes, 2 usage error or total failure, 141 the reader closed the output pipe before the report was delivered.

Honesty rules

  • A verdict is a scan result, never a safety claim. tracewatch reports what the six tools found and when; it does not certify a repo clean.
  • Time-to-detect is measured against the content's own timestamps and recorded per detection; the report shows the distribution, not a best case.
  • Blame separates confirmed evidence from inference and says "not established" out loud.

depguard scope note

depguard findings only exist relative to a comparison: a dependency was added, removed, or changed against a base. tracewatch preserves that context end to end. Every depguard finding carries the base (a git ref, a directory path, or none), the head path, the run mode, and its per-finding change kind and version move, and the scan record carries the same context at scan level, so a diff can say what changed against what.

Direct-run ingest (tracewatch ingest) runs depguard in its offline snapshot mode against the bare target, which surfaces manifest and lockfile findings (including typosquat suspects) with base recorded as none. A full base/head comparison needs a base the bare target does not name: run depguard with --base or --base-path yourself and import the report (tracewatch import --report depguard= ), and the diff context lands in the store with the findings.

MIT. Part of the Security Wave: hookcheck (persistence hooks), actionpin (Actions pinning), injectcheck (prompt injection in agent-read content), mcpvet (MCP server and skill vetting), depguard (dependency change guard), flowcheck (workflow permission hardening), tracewatch (observability and root cause).

ถาม PopNx