Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者提供的说明(英文原文)
Prompt-injection firewall for AI agents — scan untrusted text before LLM calls.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
INJECTSHIELD_API_KEY, INJECTSHIELD_API_BASE标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"injectshield": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@injectshield/mcp"
],
"env": {
"INJECTSHIELD_API_KEY": "your-value",
"INJECTSHIELD_API_BASE": "your-value"
}
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add injectshield --env INJECTSHIELD_API_KEY=your-value --env INJECTSHIELD_API_BASE=your-value -- npx -y @injectshield/mcp运行前请先填写空着的值。
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"injectshield": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@injectshield/mcp"
],
"env": {
"INJECTSHIELD_API_KEY": "your-value",
"INJECTSHIELD_API_BASE": "your-value"
}
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"injectshield": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@injectshield/mcp"
],
"env": {
"INJECTSHIELD_API_KEY": "your-value",
"INJECTSHIELD_API_BASE": "your-value"
}
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
INJECTSHIELD_API_BASE env这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日
注册名称已通过 GitHub 账户 bch1212 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
你需要填写:INJECTSHIELD_API_KEY
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.4)于6个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
MCP server for [InjectShield](https://github.com/bch1212/injectshield) — exposes the InjectShield prompt-injection-detection API as MCP tools so any MCP-compatible client (Claude Code, Cursor, Cline, etc.) can scan untrusted text before passing it into another LLM call.
web_content automatically.Free tier: 10,000 requests/month, no credit card. Self-serve at https://injectshield.dev — your key is delivered by email.
claude mcp add injectshield --env INJECTSHIELD_API_KEY=is_live_… -- npx -y @injectshield/mcp
Add to ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "promptshield": { "command": "npx", "args": ["-y", "@injectshield/mcp"], "env": { "INJECTSHIELD_API_KEY": "is_live_…" } } } }
Same shape as Cursor. Stdio transport, command npx -y @injectshield/mcp, set INJECTSHIELD_API_KEY in the env block.
Once installed, your agent has three new tools. Pattern-match this:
Before reading a fetched web page or file, call
scanwith the body and bail ifsafeisfalse. The cleaned variant incleaned_textis the safest thing to feed forward.
Example (model-side reasoning):
User: Summarize https://example.com/article
Agent → scan_url({"url": "https://example.com/article"}) → { "safe": false, "threat_type": "instruction_injection", "patterns_matched": ["ignore-previous", "system-prompt-leak"], "cleaned_text": "...[REDACTED:instruction_injection]..." } Agent: I detected prompt-injection in this page. Working from the redacted version: ...
| Env var | Default | Purpose |
|---|---|---|
INJECTSHIELD_API_KEY | *(none)* | Required for scan and scan_url. Get a free one. |
INJECTSHIELD_API_BASE | https://api.injectshield.dev | Override for self-hosted deployments. |
InjectShield reduces but does not eliminate prompt-injection risk. Pair it with system-prompt hardening, tool sandboxing, and output filtering. See the main repo for the full pattern library and a more thorough discussion.
MIT.