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

Offense

โดย offense-researchรุ่น 0.7.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.offense-research/offense

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Security tools for coding agents: dependency advisory audits and evidence for remediation.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://offense.sh/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http offense https://offense.sh/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "offense": {
      "url": "https://offense.sh/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "offense": {
      "type": "http",
      "url": "https://offense.sh/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://offense.sh/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub offense-research ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32398 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 84% ของอีก 32398 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32398 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Offense ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.7.0) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

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

AI Deprecations

โดย aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Offense

Security tools your AI agent can discover, call and verify.

Offense is a product by [Offense Research, Inc.](https://offenseresearch.com). Open-source software, optional paid hosting.

Give Pi, OMP, Hermes, Codex, Claude Code, Crush or another coding agent the tools to audit dependencies, inspect source and workflows, and test a proposed fix. Offense returns structured security evidence through CLI, MCP and HTTP. Your agent reads that evidence, investigates your code, makes authorized changes and runs your tests—with its existing model, repository access and permissions.

Open-source repository · Discord · Hosted service · Self-hosting · Contributing · Report a vulnerability

Start here: Give this to your agent · Add with a PR · Recipes · Install the CLI · Agent installation · Choose a mode · Local quick start · MCP setup · Self-hosted platform · Documentation · Troubleshooting · Community

Add Offense to your repository with a PR

Add Offense to your repo →

Enter your GitHub repository and base branch. The installer opens GitHub's prefilled workflow editor; review the file, choose Create a new branch, then open a pull request. No Offense account, API key or GitHub token is required. Offense prepares the link; you create and approve the PR on GitHub.

The starter adds free npm/pnpm dependency audits on pull requests using pinned, read-only GitHub Actions. It never installs or runs your app, edits code or calls paid Offense tools. Dependency metadata goes to OSV/npm; reports are retained as GitHub artifacts for seven days. Advisories are report-only; coverage warnings and scan errors fail the check. GitHub Actions usage limits and charges still apply. This is a dependency check, not the full tool catalog.

Review the template · Manual installation, privacy and updates

Give this to your agent

Paste this into your coding agent in the project you want to check:

Set up Offense for this project. Read the installation instructions at

https://github.com/offense-research/offense#install-the-offensesh-agent-skill and review the skill at https://raw.githubusercontent.com/offense-research/offense/main/.agents/skills/scanning-with-offense/SKILL.md

Reuse an existing reviewed Offense checkout or connection if available. Otherwise inspect the public source before using its helpers. Install the skill in this agent's project-local skill directory, preserving custom files and other agent settings. Tell me if a new session or project trust is needed.

Run only the offline dependency-input preview. Show the selected lockfiles, unsupported inputs and which execution mode would perform the real audit. Do not upload data, run a paid scan, install the target project's dependencies, edit application code, commit or push.

The first success is a real preview and an explicit scope, not “installed” without a command result. The agent needs terminal/filesystem access and Node; copying a skill does not give a chat-only client those capabilities. If it cannot read GitHub pages, use the raw skill URL or a reviewed local checkout.

Already configured? Ask: “Use Offense to check my app for security problems, explain the findings and consequences, and help me decide what to fix.” Offense infers relevant checks from the project, reports missing coverage, and asks only for the inputs or authorization those checks need. Assessment alone does not authorize application edits or paid calls. Narrow dependency and local-only requests keep their scope.

Start with one of the task prompts below. Prefer manual setup? Use the per-agent instructions.

Recipes from the landing page

Codex plugin

The native plugin is built from the same maintained skill and CLI in this repo. To try a local checkout with Codex:

codex plugin marketplace add /absolute/path/to/offense

codex plugin add offense@offense

Start a new Codex session, then ask $offense:offense to check your app and explain the findings. Installing does not log in, scan, buy credit or register MCP. The plugin reuses existing connections or its bundled CLI. Codex owns updates; credentials stay in the CLI's private configuration. If you already installed a manual Offense skill, choose which entry point to keep; customized skills and project instructions are never removed automatically.

Once these files are published on the repository's default branch, the intended remote registration is codex plugin marketplace add offense-research/offense, followed by codex plugin add offense@offense. The local path has been smoke tested; the remote command requires verification against that published ref. Public OpenAI directory listing is a separate submission, not part of this build.

Put the examples on offense.sh to work. Each recipe includes an agent prompt, prerequisites, commands, approval boundaries and the evidence to return. Start with a single reviewed run before adding recurring automation.

Build or runRecipe
Your dependency bot / a pre-release auditAudit dependencies and verify reviewed upgrades
Your first reviewerReview a PR with source evidence
Your secrets guardCheck staged or tracked contents without confusing the snapshots
A SQL-injection reviewTrace request input, parameterize and test
Your CI reviewerReview Actions YAML without executing workflows
Your API testerExercise a disposable local API with bounded requests

These are recipes for your agent, not installed schedules, hooks or bots. Local scanners need their pinned engines; hosted Gitleaks needs availability, upload approval and a spending ceiling. See the shared setup and limits.

What you can do

  • Find vulnerable dependencies. Inventory npm/pnpm lockfiles, query OSV advisories and inspect upgrade options with the independent local engine.
  • Give your agent actionable context. Produce structured findings and a repository-specific remediation prompt; use explicit triage and rehearsal commands when you need deeper evidence.
  • Check source and GitHub Actions workflows. Run pinned Opengrep and Zizmor engines through the self-hosted API/MCP profile in isolated Docker containers.
  • Discover tools before running them. Inspect coverage, supported inputs, availability and price quotes. A directory listing is not a promise that a tool is enabled on your deployment.
  • Use the same job workflow across clients. Submit bounded jobs, retrieve results and preserve partial/failed outcomes through the CLI, MCP or HTTP API.

Offense is not an autonomous permission grant. A finding is not a confirmed exploit, an advisory match is not proof of reachability, and a partial scan is not a clean bill of health. Your agent remains responsible for reviewing changes and obtaining authorization before active testing, paid calls or publication.

From a finding to a reviewed fix

See From a finding to a reviewed fix.

Ask for the outcome you want

See Ask for the outcome you want.

What your agent should read and return

See What your agent should read and return.

Export a PDF report locally

See Export a PDF report locally.

Choose how to run it

ModeBest forRequirementsExecution and cost
Local dependency engineAuditing a project from your terminal or coding agentNode.js 24+, npm; no Docker or Offense account for dependency analysisRuns on your machine; queries public OSV/npm metadata; no Offense usage charge
Self-hosted platformRunning your own API, MCP endpoint and isolated source scannersLinux amd64, Node.js 24+, npm, Git and Docker EngineYour infrastructure; dependency audits, Opengrep and Zizmor enabled; Offense billing disabled
Hosted serviceUsing managed tool execution without operating the scanner infrastructureAn Offense account for authenticated toolsRuns on the service; enabled paid tools use quoted prepaid credit

The local engine and self-hosted profile do not require an Offense subscription or model-provider key. Advisory lookup still needs network access; “local” does not mean an offline advisory database. You pay your own infrastructure costs when self-hosting.

Install the CLI

See Install the CLI.

Homebrew — macOS and Linux

See Homebrew — macOS and Linux.

Stable GitHub release — Node.js 20+

See Stable GitHub release — Node.js 20+.

Ubuntu and Arch Linux

See Ubuntu and Arch Linux.

npx / npm exec — run without a global install

See npx / npm exec — run without a global install.

npm — install the command globally

See npm — install the command globally.

pnpm or Bun — one-off execution

See pnpm or Bun — one-off execution.

From a reviewed checkout — no package manager install

See From a reviewed checkout — no package manager install.

After installation

See After installation.

Quick start: local dependency analysis

Use Node.js 24 or newer, npm and Git. This path does not start a server, install Docker scanners or require an account.

git clone https://github.com/offense-research/offense.git

cd offense npm --prefix offense ci --ignore-scripts

Inspect the runtime and preview supported dependency inputs without network calls.

node offense/bin/offense.mjs doctor /absolute/path/to/your-project node offense/bin/off

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx