omnideck-mcp

MCPcommunauté
v1.0.3AAPD StudioMITMis à jour il y a 1 jnpmGitHub

Privacy-first local MCP server: redact secrets, decode JWTs, estimate LLM costs, split long documents and check AI output for hallucinations — all on your own machine, with no network calls.

Fonctionne dans
ClaudeCursorCopilotGemini

Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.

Indexé automatiquement depuis des sources publiques. Pas encore vérifié par son développeur sur Forge.Revendiquer cette annonce →
429Téléch./sem.
il y a 1 jDernière mise à jour
Paquet
AuteurAAPD Studio
LicenceMIT
Version1.0.3
Sourcenpm+mcp-registry
Statut de confiance
B
60/100Bon
Listé dans l’index Forge+10/10
Identité de l’éditeur vérifiée+0/20
Éditeur : exécutez `forge publish` depuis le dépôt du paquet pour revendiquer la propriété
Signature de publication Ed25519+0/5
Incluse automatiquement quand l’éditeur exécute `forge publish`
Vérification de domaine+0/5
Éditeur : hébergez /.well-known/forge.json sur la page d’accueil du paquet avec { "publisher": "<github-login>" }
npm Trusted Publishing (Sigstore)+0/5
Publiez depuis GitHub Actions avec --provenance pour que l’attestation lie ce paquet à ce dépôt
Correspondance de mainteneur npm+0/5
Acquis dès que votre identité est vérifiée ci-dessus et que ce login est mainteneur npm de ce paquet
Analyse CVE · propre+30/30
Analyse statique · propre+20/20
Collez-le dans Claude Code, Cursor ou tout assistant d’IA pour combler toutes les lacunes
StatutIndexé par la communauté
ÉditeurNon vérifié
SignatureNon signé
Domaine
Provenance
Dépendances✓ 60 résolues+ · aucune vulnérable
Surface d’outils6 outils · aucun privilégié
Analyse de sécurité✓ Proprev1.0.3 · aujourd’huiQuelle est l’efficacité de cette analyse ?
ÉvaluationsAucune
Indexé17 sept. 2026

La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.

Outils

6 outils · aucun privilégié
Extrait statiquement du paquet publiév1.0.3 · 4h ago

Lu dans le code que npm livre réellement, au moment de l’analyse. Le paquet n’a jamais été exécuté. Les outils enregistrés dynamiquement à l’exécution, ou cachés dans du code empaqueté ou minifié, peuvent passer inaperçus — c’est donc un plancher de la surface d’outils, pas un recensement complet.

redact_sensitive_dataMask emails, API keys, credit cards, IBANs, IP addresses and phone numbers in a block of text. Use this BEFORE sending user-supplied text, logs, config files or pasted documents to any external API, or before quoting them back in a shared transcript. Runs entirely locally — nothing is transmitted.

Mask emails, API keys, credit cards, IBANs, IP addresses and phone numbers in a block of text. Use this BEFORE sending user-supplied text, logs, config files or pasted documents to any external API, or before quoting them back in a shared transcript. Runs entirely locally — nothing is transmitted.

Aucun schéma d’entrée n’a été publié pour cet outil.

decode_jwtDecode the header and payload of a JSON Web Token and report its expiry status. Does NOT verify the signature (no secret is involved, and none should be pasted anywhere). Use this instead of an online JWT decoder — a token is a live credential and should never be pasted into a website.

Decode the header and payload of a JSON Web Token and report its expiry status. Does NOT verify the signature (no secret is involved, and none should be pasted anywhere). Use this instead of an online JWT decoder — a token is a live credential and should never be pasted into a website.

Aucun schéma d’entrée n’a été publié pour cet outil.

estimate_llm_costCompare what one request would cost across GPT, Claude and Gemini models, sorted cheapest first. Pass the prompt text, or pass input_tokens directly if you already know the count. Useful for picking a model before running a large batch job.

Compare what one request would cost across GPT, Claude and Gemini models, sorted cheapest first. Pass the prompt text, or pass input_tokens directly if you already know the count. Useful for picking a model before running a large batch job.

Aucun schéma d’entrée n’a été publié pour cet outil.

split_for_contextBreak a long document into chunks that fit a target context window, cutting on paragraph boundaries (falling back to sentence boundaries) so no chunk ends mid-thought. Use when a file is too large to process in one pass.

Break a long document into chunks that fit a target context window, cutting on paragraph boundaries (falling back to sentence boundaries) so no chunk ends mid-thought. Use when a file is too large to process in one pass.

Aucun schéma d’entrée n’a été publié pour cet outil.

check_output_fidelityFlag names, numbers and dates that appear in an AI-generated summary but NOT in the source text it was based on — the usual shape of a hallucination. This is a lexical heuristic, not a fact-checker: it catches invented specifics, not wrong reasoning. Use it to decide what to verify by hand.

Flag names, numbers and dates that appear in an AI-generated summary but NOT in the source text it was based on — the usual shape of a hallucination. This is a lexical heuristic, not a fact-checker: it catches invented specifics, not wrong reasoning. Use it to decide what to verify by hand.

Aucun schéma d’entrée n’a été publié pour cet outil.

hash_textCompute an MD5, SHA-1, SHA-256 or SHA-512 digest of a string, locally. Use instead of an online hash generator when the input is a password, secret or any private value.

Compute an MD5, SHA-1, SHA-256 or SHA-512 digest of a string, locally. Use instead of an online hash generator when the input is a password, secret or any private value.

Aucun schéma d’entrée n’a été publié pour cet outil.

6 outils sur 6 ont publié une description.

Les noms et descriptions d’outils sont écrits par l’éditeur et affichés tels quels, comme du texte inerte. Ce sont les chaînes qu’un client MCP transmet à un modèle, alors Forge y recherche des motifs d’injection de prompt — tout constat apparaît avec l’analyse de sécurité ci-dessus. « Privilégié » est une correspondance de mot-clé sur le nom de l’outil, pas un audit de ce qu’il fait : un nom anodin peut tout de même tout faire.

À propos

Privacy-first local MCP server: redact secrets, decode JWTs, estimate LLM costs, split long documents and check AI output for hallucinations — all on your own machine, with no network calls.

Mots-clés
mcpmodelcontextprotocolmodel-context-protocolclaudellmaiprivacyredactionpiisecretsjwttokenizerllm-costhallucination
Alternatives
Comparaison des surfaces d’outils…

Arbre de dépendances

Ce qu'une analyse Forge a résolu à partir des métadonnées npm le 2026-09-22 — résolution observée, et non une déclaration de l'éditeur.

60 paquets résolus · 3 directs · aucun porteur d'avis de sécurité La résolution s'arrête à la profondeur 4 et à 60 paquets.

L'exploration s'est arrêtée à la limite de profondeur 4. Tout ce qui se trouve en dessous n'a jamais été résolu.

L'exploration s'est arrêtée à la limite de 60 paquets. Le reste de l'arbre n'a jamais été résolu.

36 autres paquets résolus ne sont pas dessinés ici (limite d'affichage : 24). Toute dépendance porteuse d'un avis de sécurité est dessinée quelle que soit la limite. Inventaire complet (SBOM CycloneDX)

Déclarées mais non résolues

55 dépendances déclarées ne sont jamais arrivées dans l'arbre. Elles manquent à la résolution de Forge, pas au paquet.

+43 de plus non listées. Les comptes par motif ci-dessus les couvrent toutes.

Non suivies : peerDependencies. Cet arbre ne couvre que les dépendances d'exécution ; ce qu'elles entraînent n'a jamais été résolu.

Thèmes

Apparentés dans security