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

Code Guardian

โดย LuminariSoftwaresรุ่น 0.6.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.LuminariSoftwares/code-guardian

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Safe to run? Will it work? Complete? An A-F grade for any repo, plus a verify loop. Never runs it.

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

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "code-guardian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "code-guardian-mcp",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CODE_GUARDIAN_LLM_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CODE_GUARDIAN_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add code-guardian --env CODE_GUARDIAN_LLM_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env CODE_GUARDIAN_LLM_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx code-guardian-mcp mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "code-guardian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "code-guardian-mcp",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CODE_GUARDIAN_LLM_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CODE_GUARDIAN_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "code-guardian": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "code-guardian-mcp",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CODE_GUARDIAN_LLM_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CODE_GUARDIAN_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CODE_GUARDIAN_LLM_URL env
    Optional: local model for the explain tool (Ollama /api/chat or an OpenAI-compatible /v1/chat/completions URL)
  • CODE_GUARDIAN_LLM_MODEL env
    Optional: model name for the explain tool

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 LuminariSoftwares 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 32461 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 98% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Code Guardian 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 (0.6.0) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

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

dotnet-mcp

โดย Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

code-guardian

Status: active development -- changelog

mcp-name: io.github.LuminariSoftwares/code-guardian

0 FAIL findings on 8 of 8 clean, well-known repositories, scanned without running them.

A deterministic A-F grade for any repo -- is it safe to run, will it work, is it complete -- for people about to run code they did not write.

Quick start (60 seconds)

From a clean Python 3.11+ environment (no other dependencies):

pip install code-guardian-mcp

code-guardian scan /home/user/project # the grade, every finding with file:line; exit 0, 1 or 3 code-guardian plan /home/user/project --top 3 # the three fixes worth the most Overall points

Success looks like a first line code-guardian 0.6.0 scan of , then a status: COMPLETE line and four score lines. On a one-file project it takes well under a second. To give the same tools to an AI client, add the MCP server (see MCP server for Claude Desktop and other clients):

claude mcp add code-guardian -- uvx code-guardian-mcp mcp

Proof

Run on 2026-11-05 from a fresh clone of the v0.6.0 tag, with code-guardian-mcp==0.6.0 installed from PyPI:

python tools/calibrate.py

Result: 0 FAIL findings on 8 pinned repositories (5 well-known Python projects and 3 sibling guardians).

python -m pytest -q

1386 passed, 82 skipped in 147.56s (0:02:27)

Caveat: this is static analysis. A grade A is "nothing the scanners recognise", not "proven safe". Python is analysed in full, JavaScript and TypeScript at token level, and every other language gets the secret scan and the repo-hygiene checks only.

Before you run a repository you did not write, or merge a change an AI assistant made, you want to know whether it is dangerous, whether it is broken and what is missing. code-guardian answers that from the source alone, in one command that tells you three things about any repo without running it:

  • Safe: is it safe to run?
  • Works: will it work?
  • Complete: does it have what it needs?

Each is a score out of 100 (higher is better), combined into an Overall score and an A–F grade. Scores come only from deterministic checks with fixed weights: same repo, same version, same output, every time. On top of that:

  • Orphan code: functions, classes and modules nothing reachable from the project's entry points uses, judged against a small goal contract.
  • An optional plain-English explanation from a local model, which never adds, removes or rescores a finding.
  • A verify loop for AI-assisted changes: run it before and after every change to learn what the change fixed, what it broke, what to fix next, and whether the scan itself can be trusted (see The verify loop).

It parses the code (ast for Python; a small lexer for JavaScript and TypeScript; json, tomllib and configparser for manifests; regular expressions for secrets) and never executes, imports or installs it. A scan makes no network calls. Python 3.11+, standard library only.

One of four free, MIT-licensed guardians for people running local models, each answering one question from the outside: tool-guardian (what do my tools cost the window?), context-guardian (will this session hit the limit?), stack-guardian (is my stack healthy?), code-guardian (is this code safe to run?).

Who it is for. Anyone running local AI models, or code an AI assistant wrote, on their own machine: you cloned a repository, or an assistant just rewrote a module, and you want a verdict before you run it. It is the fourth of four free, MIT-licensed guardians, each answering one question about a local setup from the outside:

guardianthe question it answers
code-guardian (this one)is this codebase safe to run, will it work, does it have what it needs?
stack-guardianis my home AI stack healthy — nodes, loaded models, GPUs, tailnet peers?
context-guardianwill this session hit the model's context limit and die?
tool-guardianwhat are my MCP servers' tool definitions costing the context window?

Install it as `code-guardian-mcp`; code-guardian on PyPI is an unrelated project by someone else. You get a CLI, a GitHub Action, a pre-commit hook and an MCP server. The MCP side is a hand-written stdio server speaking MCP protocol 2024-11-05 — no SDK, no dependencies (see ADR 0003) — and it is stdio only: to reach it over a network, put an authenticating proxy in front of it rather than exposing the process. One maintainer, best effort: issues and pull requests get a reply when evenings allow, and there is no paid support (CONTRIBUTING.md, SECURITY.md).

What it analyses

Python is analysed in full, JavaScript and TypeScript at token level, and every other language gets the secret scan and the repo-hygiene checks only. Every report prints a coverage: line saying which files were analysed and how, e.g. coverage: 40 Python analysed; 112 JavaScript/TypeScript analysed (token level); 9 .go secret-scan only, and coverage.languages in the JSON gives the same with the checks that ran.

languagefilesdepthwhat runs
Python.pyfullevery Safe, Works and Complete check, from the parse tree (ast)
JavaScript / TypeScript.js .mjs .cjs .jsx .ts .tsxtokensthe secret scan, the Safe checks and the Works checks marked JavaScript / TypeScript in the tables below, run on a token list
everything elseGo, Rust, shell, .vue, .svelte and the restsecret scan onlykey shapes, manifest and install-hook reading (package.json, setup.py, pyproject.toml, ...) and the Complete checks (licence, README, CI, .env.example)

What "token level" means. A lexer cuts each JavaScript or TypeScript file into tokens, telling strings, template literals, comments, regular expressions and JSX text from code, so a sink named in a string or a comment is never a finding. It is a lexer, not a parser: a check reads call sites, imports, assignments and object-literal properties off the tokens, one statement deep, and follows nothing between statements or functions. The checks are exec.dynamic, exec.shell, deser.unsafe, net.egress, net.bind_all, tls.off, obfuscation, fs.outside, privacy.pii_log and dom.html_sink (Safe) and works.syntax, works.import_unresolved, works.relative_missing, works.entry_missing and works.tests_missing (Works). Not ported from the Python side: privacy.pii_prompt, works.test_no_assert, works.todo_stub, works.commented_code, works.dead_flag and the orphan (dead code) check; coverage.languages.javascript.not_checked lists them. Nothing is installed, imported or run: no npm, no node.

Generated files. A declaration file (*.d.ts), a minified or bundled file (*.min.js, *.min.mjs, *.bundle.js) and any JavaScript or TypeScript file with a line longer than 2,000 characters in its first 8 KB are counted as generated (files.generated). They get the secret scan and the obfuscation and exec.dynamic token checks only, an exec.dynamic WARN there is reported at INFO, and they get no Works check.

When there is neither Python nor JavaScript / TypeScript source, Works is not scored (n/a (no Python or JavaScript), null in JSON), Safe is labelled partial, Overall comes from the scored dimensions only, and the status is PARTIAL. A repo whose source is mostly in other languages is also PARTIAL with the same scores (rule in Scan status). PARTIAL means "do not read this grade as covering the whole repo"; it never fails --fail-on on its own. What the token level cannot see is in Limitations.

Install

pip install code-guardian-mcp

The distribution is code-guardian-mcp (code-guardian on PyPI is someone else's project); the commands are code-guardian and code-guardian-mcp. To run the MCP server without installing anything: uvx code-guardian-mcp mcp.

From a clone (for the tests):

git clone https://github.com/LuminariSoftwares/code-guardian.git

cd code-guardian python -m venv .venv .venv\Scripts\activate # Windows; macOS/Linux: source .venv/bin/activate pip install -e ".[test]" python -m pytest -q

The [test] extra is pytest, build and jsonschema — the whole suite needs them, and the package's own runtime dependencies stay empty. See CONTRIBUTING.md.

The app

code-guardian ui shows the same scan as a page in your browser, in plain words, for people who use AI to write code but do not read code well. code-guardian ui PATH checks that folder first; code-guardian ui alone opens the page and you pick a folder there. It prints one line, code-guardian ui: open http://127.0.0.1:8765/#t=…, and opens that link in your browser; the part after #t= is a key for this run, so use the printed link, not just the address. The page never changes your files, and the grade and findings are the ones code-guardian scan gives.

Settings

The gear at the top of every screen opens three choices: Theme (Dark, the default, or Light), Text size (Normal, Larger or Largest) and whether the Luminari name shows at the top. Your choices are kept by this browser only, not in a file on the computer and not by code-guardian, so another browser or a private window starts from the defaults. The page never turns light because your computer is set to light; light is only ever your choice.

Sizes

Every screen fits a phone, a narrow side window (about 520 px wide) and a full or wide screen, at all three text sizes, with nothing cut off: on a phone or in a side window the summary becomes one line under the tabs that you tap to open, and the file list on the Code screen becomes a drawer. The phone is shown below; the same screen at the other sizes is result_520x900.png (side window) and result_1280x800.png (full screen).

Every file

The Code screen lists every file the check saw, not only the files with a finding, and gives each file one word. A file with a safety finding is marked High, Medium or Low by its worst one. The filter above the list picks which files you see, each with its count:

  • All files: every file the check saw.
  • Files with findings: files with at least one finding of any kind.
  • No known risks found: a Python fil

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx