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

pyobfus-mcp

โดย zhurong2020รุ่น 0.3.17i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.zhurong2020/pyobfus-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

9 local Python protection tools, delivery checks and traceback reverse mapping. No telemetry.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

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": {
    "pyobfus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pyobfus-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add pyobfus -- uvx pyobfus-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "pyobfus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pyobfus-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "pyobfus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pyobfus-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 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub zhurong2020 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5565 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 70% ของอีก 5565 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5565 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

pyobfus-mcp 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 (0.3.17) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

โดย githubใช้กันมาก★ 34.2Kอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

โดย wonderwhy-erใช้กันมาก↓ 709.6K/สัปดาห์★ 10.2Kอัปเดต 18 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareใช้กันมาก★ 4.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.cloudflare.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

pyobfus-mcp — Model Context Protocol server for pyobfus

pyobfus-mcp exposes pyobfus — the Python obfuscator — to any MCP-capable AI coding agent: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Zed, Codex, CodeBuddy, and anything else that speaks the Model Context Protocol.

Once configured, you can say:

"Check if this FastAPI project is safe to obfuscate, then generate a pyobfus.yaml for it."

and the agent will autonomously call check_obfuscation_risks and generate_pyobfus_config — no copy/paste of CLI commands, no manual config editing.

Tools exposed

Version 0.3.17 exposes 9 tools: 7 Community tools and 2 tier/trial guidance tools.

ToolWhat it does
protect_project(path, output_dir?, preset?, verify?, verify_cmd?, save_mapping?)One-call, self-verifying pipeline. Scans risks, picks a framework-aware preset, obfuscates, then byte-compiles and import-smoke-tests the output in isolated subprocesses and returns verified: true/false (+ confidence). verified covers compilation and an import smoke test, plus verify_cmd if you pass one; it does not mean your application's behaviour was tested. Writes a private de-obfuscation mapping *alongside* (never inside) the output. Reach for this when the user wants to "protect/obfuscate before shipping" and expects a green check, not just a transform.
check_obfuscation_risks(path, verify_dependencies_online=false, use_project_config=true)Config-aware pre-flight scan for eval/exec, dynamic attribute access, and framework reflection. Set use_project_config=false for the legacy config-free scan. Opt into public-PyPI dependency-name verification with verify_dependencies_online=true; outbound network access remains off by default. Returns severity counts, detected frameworks, and a suggested preset.
generate_pyobfus_config(path, preset_override?, write?)Auto-detect framework → generate pyobfus.yaml. Returns the YAML text without writing by default; write=True persists to disk.
unmap_stack_trace(trace, mapping_path)Reverse obfuscated identifiers in a production stack trace using a mapping.json.
check_delivery(path, build_report?, provenance_manifest?)Before shipping, check an output directory or .whl for a mapping file, a private key or an original source, and for files the build did not produce. Read-only; requires pyobfus >=0.7.1; older Core returns FeatureUnavailable.
list_presets()Enumerate every preset (community / framework-aware / Pro).
explain_preset(name)Describe what a named preset changes: exclusions, docstring handling, parameter preservation.
recommend_tier(path)Analyze a project and recommend community vs Pro, with reasoning and concrete next-step commands.
start_pro_trial()Return structured guidance for starting the 5-day Pro trial.

All tools return dicts with a status field, a free-text ai_hint, and a machine-readable next_tool field ({tool, reason, args}) so an agent can chain steps deterministically. verify_cmd in protect_project runs an arbitrary command and is therefore opt-in behind PYOBFUS_MCP_ALLOW_VERIFY_CMD=1.

Install

Zero-install (recommended)

If you have uv, no separate install step is needed — point your client at uvx and it fetches pyobfus-mcp (plus pyobfus and the MCP SDK) into an ephemeral environment on first run. No API key required.

{

"mcpServers": { "pyobfus": { "command": "uvx", "args": ["pyobfus-mcp"] } } }

Or install with pip
pip install pyobfus-mcp

This pulls pyobfus and the MCP Python SDK automatically. Then use "command": "pyobfus-mcp" in the per-client configs below.

Configure

Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "pyobfus": { "command": "pyobfus-mcp" } } }

Restart Claude Desktop. The pyobfus tools appear in the tool list.

Cursor

Edit ~/.cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "pyobfus": { "command": "pyobfus-mcp" } } }

Windsurf

Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{

"mcpServers": { "pyobfus": { "command": "pyobfus-mcp" } } }

Zed

In ~/.config/zed/settings.json:

{

"context_servers": { "pyobfus": { "command": { "path": "pyobfus-mcp", "args": [] } } } }

Claude Code
claude mcp add pyobfus pyobfus-mcp

Example session

User:  Can you check whether this Python project is safe to obfuscate?

Path: /Users/me/code/my-api

Agent: [invokes check_obfuscation_risks("/Users/me/code/my-api")] I found 2 high-severity and 3 medium-severity patterns. FastAPI is detected, so I'd suggest the fastapi preset. Want me to generate the config?

User: Yes please, write it.

Agent: [invokes generate_pyobfus_config("/Users/me/code/my-api", preset_override="fastapi", write=True)] Wrote pyobfus.yaml. Next: pyobfus /Users/me/code/my-api -o dist/ -c pyobfus.yaml

Debugging obfuscated code with your AI assistant

The killer feature: keep AI-assisted debugging even after you obfuscate.

User:  Here's a crash from prod. Can you help?

[pastes traceback full of I0, I1, I2...]

Agent: [invokes unmap_stack_trace(trace, "path/to/mapping.json")] Reversed. The crash is in Calculator.add() called from main() — 'Calculator' object has no attribute 'add_x'. Looks like a typo in the method call site…

Verifying tool integrity

Tool poisoning / "rug-pulls" — a server's tool descriptions silently changing after you've reviewed and trusted them — are the #1 threat in the 2026 MCP security baseline. pyobfus-mcp-verify checks the currently-installed package's tool descriptions/schemas against a manifest frozen at release time:

pyobfus-mcp-verify

OK: tool descriptions match the shipped manifest (digest 5cf4c902d460...).

A mismatch (exit code 1) means the installed tools differ from what the release shipped — worth investigating before trusting the server. This is a self-consistency digest, not a cryptographic signature: it proves the package matches its own shipped manifest, not that a specific party signed it. For stronger assurance, compare the printed digest against the one published in the GitHub Release notes for the version you installed.

Independent security scan

The published PyPI package (not a local build) has been scanned with Cisco's open-source mcp-scanner — a live initialize → tools/list handshake followed by YARA malware-signature and dependency-vulnerability analysis against the eight tools exposed at that time. Result as of pyobfus-mcp 0.3.6 (2026-08-20): 8/8 tools SAFE, 0 findings. Full reproducible command, raw output, and an honest statement of what this scan does and doesn't cover: docs/MCP_SECURITY_SCAN.md.

License

Apache-2.0. Same as the main pyobfus package. The server exposes Community tools and tier/trial guidance; Pro build features remain licence-gated.

Links

  • Main package: https://pypi.org/project/pyobfus/
  • Source: https://github.com/zhurong2020/pyobfus
  • Official MCP Registry entry: https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers?search=pyobfus
  • AI integration strategy: docs/AI_INTEGRATION_STRATEGY.md
  • MCP specification: https://modelcontextprotocol.io/
ถาม PopNx