Yotta Verify MCP

Name: Yotta Verify MCP
Author: YottaMeta

作者：YottaMeta版本 0.4.3i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.YottaMeta/yotta-verify-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Pre-install security scanner for AI agent skills (local stdio MCP). Offline static scan; no upload.

PopNx MCP 的三大支柱

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。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i起步阶段↓ 610/周 · ★ –

它能帮你做什么

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。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 网络安全

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

npm已安装 Node.js（用于 npx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "yotta-verify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yottameta/yotta-verify-mcp"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add yotta-verify -- npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "yotta-verify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yottameta/yotta-verify-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "yotta-verify": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yottameta/yotta-verify-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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。

它能做什么

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。

基础检查i

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9日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 YottaMeta 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
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“网络安全”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 1003 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 1003 个服务器的 48% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 1003 个服务器的 100%

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。

常见问题

Yotta Verify MCP 安全吗？

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。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

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）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.4.3）于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

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。

有什么可以替代它？

同一分类中有：SUNGLASSES, KillerSkills, Draugr

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：↓ 每周下载量i★ 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

SUNGLASSES

Input firewall for AI agents: scan text and files before they're read. Local, no network by default.

作者：sunglasses-dev起步阶段↓ 549/周今天更新

在你的电脑上运行

安装

KillerSkills

Security verdicts for agent skills and MCP servers, from sandbox runs, before you install them.

作者：cyligence-karim正在增长↓ 3070/周今天更新

在你的电脑上运行

安装

Draugr

Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.

作者：draugr-dev非常新今天更新

在你的电脑上运行✓ draugr.dev

安装

作者的 README

打开 README

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。

Language : English · 中文

yotta-verify-mcp · 元信MCP (YuanXin MCP)

YottaMeta's pre-install security scanner for Agent skills , exposed as a stdio MCP server. Before you install any skill, plugin or MCP server, it runs a deterministic static scan — prompt injection, malicious patterns, SKILL.md integrity and permissions — and returns a verdict , an audited badge , a CI gate and a report as MCP tools. Activates when configuring the 元信 MCP server in an MCP client, wiring a trust-scan into an agent / workflow, or calling the MCP tools. Zero dependencies (Python 3.8+ standard library); Windows + Linux + macOS; fully local and offline — no network calls, no execution of the scanned code.

What it is

The skill / plugin market has a trust problem: a 2025 survey of 22,511 skills found 140,963 issues, and 36% contain prompt injection. 元信 MCP gives you a deterministic answer before you install — the same scan as the yotta-verify CLI, exposed as four MCP tools so any MCP client (Claude, VS Code, Codex, Cursor, …) can call it.

It is a pre-install verifier , not a sandbox and not a runtime monitor: it only reads files and prints a report. It never executes the scanned code, never connects to the network for the scan, and never fixes anything.

Why use it

Advantage	Description
Trust before install	A deterministic verdict for any skill / MCP server, instead of "trust me"
Zero dependency	Python 3.8+ standard library; no daemon / database / network
Fully local offline	Scans directories and npm tarballs on disk; nothing is executed or uploaded
Drop into any MCP client	Standard stdio MCP server — configure the server, and the four tools appear
Family synergy	Same rules table as yotta-verify (single source); verdicts merge with yotta-vetter / yotta-security-audit
Free & open	MIT; the whole scanner is free

MCP tools

Tool	What it does
`scan_skill`	Pre-install scan: `target` (dir / .tgz / npm package) → verdict + severity counts + findings
`generate_badge`	Audited badge: local SVG + shields.io URL; folds in validate / vetter / audit / version / tests
`gate_check`	CI gate: fail when the worst severity exceeds `max_severity` (default medium)
`get_report`	Verification report: Markdown or JSON, same format as the CLI

MCP client configuration

MCP configuration is optional. An AI agent may show you the target config file, the exact mcpServers JSON, and the effect, then wait for your explicit consent before writing anything. If you decline, use the bundled CLI scanner directly; the scan result is unchanged.

Tool reference

`scan_skill`

Scan a skill directory or package before install.

Param	Type	Required	Meaning
`target`	string	yes	Skill directory path, `.tgz` / `.tar.gz` path, or npm package name (auto `npm pack` to a temp dir, then scan)

Returns a JSON result: verdict, severity counts, and findings (prompt injection / malicious patterns / SKILL.md integrity).

`generate_badge`

Generate an audited badge (local SVG + shields.io URL).

Param	Type	Meaning
`target`	string	Optional: scan this to derive the verdict
`verdict`	string	Optional: set the verdict directly
`validate`	string	Optional: `pass` / `fail` (validate-skill result)
`vetter` / `audit`	string	Optional: external verdicts to fold in
`version`	string	Optional: version label. Defaults to the scanner (yotta-verify) version (e.g. 0.1.1)
`tests`	integer	Optional: engine test count
`out`	string	Optional: write the SVG to this path

Note: the badge's version segment reflects the version of the bundled scanning engine

(yotta-verify), which may differ from the MCP package version. Pass version to override.

`gate_check`

CI pre-install gate.

Param	Type	Meaning
`target`	string	Required: dir / package to scan
`max_severity`	string	Optional: `info` / `low` / `medium` / `high` / `critical` (default `medium`)

Returns pass, verdict, worst, max_severity and an exit code.

`get_report`

Generate a verification report.

Param	Type	Meaning
`target`	string	Required: dir / package to scan
`format`	string	Optional: `json` / `markdown` (default `markdown`)
`out`	string	Optional: write the report to this path

Boundary

This is a local, offline, static scan:

Directory scan is fully offline — content never leaves your machine.
npm package scan only downloads the public package into a temporary directory (then removes it); it does not upload your content and does not execute the scanned package code.
It does not perform dynamic analysis, does not fix anything, and does not make the final decision. Treat the verdict as a strong signal and confirm any "install / don't install" decision yourself.
Only scan targets you are authorised to evaluate.

Installation of the skill

The package also ships a SKILL.md so an agent can explain how to configure and use the MCP server with explicit user consent. Pick any of the four methods below (skill files come from npm; GitHub can be slow without a proxy).

Method 1: npm one-liner (recommended)

# Optional China mirror: npm config set registry https://registry.npmmirror.com

npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp --agent # install to the agent's default user-level skills dir npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp --dir # point to the skills dir itself (e.g. ~/.codex/skills)

--agent installs to that agent's default user-level directory; --list shows each agent's default directory.
--dir installs to the given directory.
The installer also starts an MCP server when run with no arguments: npx -y @yottameta/yotta-verify-mcp.

Method 2: git clone (developers / git available)

git clone https://github.com/YottaMeta/yotta-verify-mcp.git <your-skills-dir>/yotta-verify-mcp

Method 3: GitHub Download ZIP (manual / no git)

On the GitHub repository YottaMeta/yotta-verify-mcp, click Code → Download ZIP, unzip it and put the yotta-verify-mcp folder into the agent's skills directory.

Method 4: install.sh (multi-agent one-liner script)

bash install.sh --agent <name>   # install to the agent's default user-level directory

bash install.sh --dir # install to the given directory bash install.sh --list # list agents -> default directories

Development & validation

Repository validation includes the MCP engine suite and a documentation consent regression:

# MCP engine suite (Python 3.8 / 3.13)

python scripts/test_yotta_verify_mcp.py

Documentation consent regression

node --test test/docs-consent.test.js

Run the MCP server directly for debugging

python scripts/yotta_verify_mcp.py

References: references/trust-checklist.md (pre-install trust checklist for MCP servers / plugins).