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

Valca

โดย PranLabsรุ่น 0.6.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.pranlabs/valca

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Scans code, IaC and AI-agent config for security problems. Read-only — nothing can be edited.

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": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add valca -- uvx valca

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "valca": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "valca": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "valca"
      ]
    }
  }
}

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 PranLabs 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 32424 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 57% ของอีก 32424 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32424 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Valca 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 (0.6.1) เข้า registry 30 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, BankBridge

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

BankBridge

โดย bankbridge-money

Works in any MCP agent, including local models. Read-only bank accounts, spending, investments.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Valca

AI coding security co-pilot — blocks insecure code at the moment of generation.

Formerly published as `vigilsec`. The package is now valca. Both the valca and vigil

commands work, so existing hooks and scripts keep running unchanged.

Valca intercepts every file an AI coding assistant writes and blocks it if CRITICAL or HIGH security findings are detected — before the file hits disk. It's the only tool that operates at generation time rather than post-commit.

AI writes file → valca scan → exit 2 → Claude Code blocks the write

The Problem

AI coding assistants reproduce the most common patterns in their training data. The most common patterns are insecure defaults.

The clearest example: every existing IaC scanner (Checkov, Trivy, Snyk, Semgrep) misses the docker-compose port binding that exposes your database to the internet:

ports:
  • "5432:5432" # ← binds to 0.0.0.0, bypasses UFW, reachable from anywhere

The correct form is "127.0.0.1:5432:5432". Valca catches it. Nothing else does.


Install

pip install valca

Wire the Claude Code hook (one time):

valca init --global     # `valca init --global` also works

That's it. Every file Claude Code writes is now scanned before it saves. Reload Claude Code to activate.


Network access

Valca's core scanning is fully offline — the package has zero runtime dependencies and the engine never sends your code, file paths, or findings anywhere.

Three rules do reach the network, because checking whether a dependency is vulnerable or fabricated is impossible offline. When a manifest (requirements.txt, package.json, lockfiles) is scanned, these rules send package names and version strings only to:

HostUsed byWhat is sent
api.osv.devVGL-PKG001 (known CVE in a pinned version)package name + version
pypi.orgVGL-PKG002/003/004 (hallucinated, stale, or suspicious package)package name
registry.npmjs.orgVGL-PKG002/003/004package name

Your source code, file contents, file paths, and scan results are never transmitted. If your dependency inventory is itself sensitive, turn these rules off in .valcarc and Valca runs completely offline:

disabled_rules = ["VGL-PKG001", "VGL-PKG002", "VGL-PKG003", "VGL-PKG004"]

Usage

# Scan a single file

valca scan docker-compose.yml

Scan a directory

valca scan ./my-project/

JSON output (for CI / dashboards)

valca scan ./my-project/ --format json

SARIF output (for GitHub Advanced Security)

valca scan ./my-project/ --format sarif > results.sarif

Only report HIGH and above

valca scan ./my-project/ --severity HIGH

Open feedback & waitlist form

valca feedback

Review what has been caught over time. Both commands read the local scan history — nothing leaves your machine.

# Findings log — what was caught, where, and when

valca log # 20 most recent findings valca log --severity CRITICAL # only criticals valca log --project api --since 2026-09-01 valca log --limit 100 --format json # for dashboards

Aggregate stats — rule frequency, severity mix, precision per rule

valca stats valca stats --format json

valca stats reports how often each rule fires and how often you suppressed it, so rules with poor precision in *your* codebase are visible rather than guessed at.

Exit codes:

CodeMeaning
0No findings — write proceeds
1Advisory findings only (MEDIUM / LOW / INFO)
2CRITICAL or HIGH found — Claude Code blocks the write

See It in Action

Blocking a vulnerable GitHub Actions workflow at write time:

In April 2026, researchers found that all three major AI coding agents (Claude Code, Gemini CLI, Copilot) could be hijacked to exfiltrate ANTHROPIC_API_KEY and GITHUB_TOKEN via a hidden HTML comment in a GitHub issue. CVSS 9.4. No special access required.

Valca catches the vulnerable workflow (issues: trigger + AI agent + API key in env) before it reaches git — the only tool that does.

→ Full writeup: The Attack That Steals Your API Keys Through a GitHub Issue Comment


Rules

116 rules across 27 categories. All built-in, stdlib-only, zero runtime dependencies.

This catalogue is generated from the rule registry — it cannot drift from the shipped engine.

Secrets & Credential Exposure (14 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-I001CRITICALeval() or exec() — code injection risk
VGL-I002HIGHsubprocess with shell=True
VGL-I003HIGHos.system() call
VGL-S001CRITICALAWS access key hardcoded
VGL-S002CRITICALHardcoded password
VGL-S003CRITICALHardcoded API key
VGL-S004CRITICALHardcoded bearer token
VGL-S005CRITICALHardcoded JWT secret
VGL-S006CRITICALPEM private key in source
VGL-S007CRITICALDatabase URL with embedded credentials
VGL-S008CRITICALStripe live secret key
VGL-S009CRITICALSlack token hardcoded
VGL-S010CRITICALProvider API key hardcoded (OpenAI / GitHub / GitLab / Google)
VGL-S012HIGHInsecure placeholder default for security-critical config
GitHub Actions — AI Agent Surface (13 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-GHA001CRITICALPwn Request — pull_request_target with attacker-controlled checkout ref
VGL-GHA002CRITICALScript injection — user-controlled context expression in run: step
VGL-GHA004HIGHSecret directly interpolated in run: step (visible in process table)
VGL-GHA005MEDIUMWorkflow missing explicit permissions block (implicit GITHUB_TOKEN scope)
VGL-GHA006HIGHCache usage in pull_request workflow (cache poisoning attack vector)
VGL-GHA007HIGHSelf-hosted runner with pull_request trigger (persistent runner risk)
VGL-GHA008HIGHworkflow_run trigger without ref/repo validation
VGL-GHA009CRITICALAI agent wired to untrusted-input trigger (issues/pull_request_target) with API key in env
VGL-GHA010HIGHAI agent on pull_request_target without fork origin guard
VGL-GHA011CRITICALUntrusted GitHub event data interpolated into AI agent prompt
VGL-GHA012HIGHAI agent on untrusted trigger with no --allowedTools restriction
VGL-GHA013MEDIUMAI agent on untrusted trigger with no --max-turns limit
VGL-GHA014HIGHcontents: write permission with AI agent on untrusted trigger
AI Agent — Prompt Injection (9 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-PI001CRITICALUser input interpolated into the LLM system prompt
VGL-PI002HIGHRaw HTTP request body used as LLM message content
VGL-PI003HIGHString formatting used to build prompts with user data
VGL-PI004MEDIUMTool output appended to the conversation without sanitization
VGL-PI005CRITICALHTTP request data flows into an LLM prompt unsanitised
VGL-PI006CRITICALLLM response flows into subprocess, exec or eval
VGL-PI007HIGHWebhook payload flows directly into an AI agent
VGL-PI008HIGHDatabase content interpolated into a prompt — second-order injection
VGL-PI009HIGHUser input written into a vector store — memory poisoning
Dockerfile Hardening (8 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-DF001HIGHDockerfile runs as root — no USER directive
VGL-DF002MEDIUMDockerfile uses unpinned :latest base image
VGL-DF003HIGHDockerfile bakes secret into ENV or ARG layer
VGL-DF004HIGHcurlbash or wgetsh pipe in Dockerfile RUN instruction
VGL-DF005HIGHTLS verification disabled in Dockerfile RUN fetch
VGL-DF006MEDIUMADD used for local files — use COPY instead
VGL-DF007HIGHCOPY . without .dockerignore — risks leaking .git, .env, credentials
VGL-DF008MEDIUMWorld-writable permissions set in Dockerfile (chmod 777)
Docker Compose (7 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-D001CRITICALDocker public port binding — bypasses UFW, exposes service to internet
VGL-D002HIGHdocker-compose environment block contains hardcoded secret
VGL-D003CRITICALDocker container runs in privileged mode
VGL-D004HIGHDocker container uses host network mode
VGL-D005CRITICALDocker socket mounted into container — full container escape vector
VGL-D006HIGHSensitive host path mounted into container
VGL-D007HIGHAWS credentials directory (~/.aws) mounted into container — exposes all profiles
Terraform (7 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-TF001CRITICALTerraform hardcoded secret value
VGL-TF002HIGHTerraform resource with public access enabled
VGL-TF003HIGHTerraform encryption explicitly disabled
VGL-TF004CRITICALIMDSv1 enabled on EC2 instance — vulnerable to SSRF metadata theft
VGL-TF005HIGHTerraform S3 state backend stored without encryption
VGL-TF006MEDIUMDeletion protection disabled on managed resource
VGL-TF007MEDIUMAudit logging disabled on Terraform-managed resource
Deserialization & Path Traversal (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-DESER001CRITICALInsecure deserialization — pickle.loads / pickle.load
VGL-DESER002HIGHInsecure YAML deserialization — yaml.load() without SafeLoader
VGL-DESER003HIGHInsecure deserialization — marshal.loads with untrusted data
VGL-PATH001HIGHPath traversal — user input passed to file open or path join without validation
VGL-SSTI001CRITICALServer-Side Template Injection — user input rendered as Jinja2 template
MCP Server Security (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-MCP001CRITICALPrompt injection embedded in MCP tool description
VGL-MCP002HIGHMCP tool description built from user-controlled data
VGL-MCP003HIGHShell execution in an MCP tool handler without a sandbox
VGL-MCP004HIGHMCP server config uses an unpinned package or plaintext HTTP endpoint
VGL-MCP005HIGHMCP fetch tool takes an agent-controlled URL with no allowlist
Web Application Security (5 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-CORS001HIGHCORS wildcard — allow_origins=['*']
VGL-SQL001CRITICALSQL injection — query built with f-string or string concatenation
VGL-SQL002CRITICALSQL injection — ORM raw query with f-string
VGL-SSL001HIGHSSL verification disabled
VGL-SSRF001CRITICALSSRF — HTTP call with user-controlled URL
AI Agent — Excessive Agency (4 rules)
RuleSeverityWhat it catches
VGL-A001CRITICALLLM output piped into shell execution
VGL-A002HIGHHardcoded auto-approval disables human-in-the-loop
VGL-A003HIGHUnbounded agent loop with no iteration limit
VGL-A004HIGHLLM response written to disk without validation
Authentication & Session (4 rules)
RuleSeverityWhat it catches

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx