omnideck-mcp

MCPcommunity
v1.0.3AAPD StudioMITAggiornato 1 g fanpmGitHub

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.

Funziona in
ClaudeCursorCopilotGemini

Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (stdio). Un client che non compare qui non è escluso — semplicemente Forge non è in grado di confermarlo.

Indicizzato automaticamente da fonti pubbliche. Non ancora verificato dal suo sviluppatore su Forge.Rivendica questo annuncio →
429Download/sett.
1 g faUltimo aggiornamento
Pacchetto
AutoreAAPD Studio
LicenzaMIT
Versione1.0.3
Fontenpm+mcp-registry
Stato di fiducia
B
60/100Buono
Presente nell’indice di Forge+10/10
Identità del publisher verificata+0/20
Publisher: esegui `forge publish` dal repo del pacchetto per rivendicarne la proprietà
Firma di pubblicazione Ed25519+0/5
Inclusa automaticamente quando il publisher esegue `forge publish`
Verifica del dominio+0/5
Publisher: ospita /.well-known/forge.json sulla homepage del pacchetto con { "publisher": "<github-login>" }
npm Trusted Publishing (Sigstore)+0/5
Pubblica da GitHub Actions con --provenance perché l’attestation leghi questo pacchetto a questo repo
Corrispondenza del maintainer npm+0/5
Si ottiene quando la tua identità è verificata qui sopra e quel login è maintainer npm di questo pacchetto
Analisi CVE · pulita+30/30
Analisi statica · pulita+20/20
Incollalo in Claude Code, Cursor o qualsiasi assistente di IA per colmare tutte le lacune
StatoIndicizzato dalla community
PublisherNon verificato
FirmaNon firmato
Dominio
Provenienza
Dipendenze✓ 60 risolte+ · nessuna vulnerabile
Superficie di strumenti6 strumenti · nessuno privilegiato
Analisi di sicurezza✓ Pulitov1.0.3 · oggiQuanto è efficace questa analisi?
ValutazioniNessuna
Indicizzato17 set 2026

La verifica conferma l’identità del publisher (la proprietà del repo), non la sicurezza del codice. L’analisi di sicurezza copre i CVE noti e gli script di installazione sospetti.

Strumenti

6 strumenti · nessuno privilegiato
Estratto staticamente dal pacchetto pubblicatov1.0.3 · 4h ago

Letto dal codice che npm distribuisce davvero, al momento dell’analisi. Il pacchetto non è mai stato eseguito. Gli strumenti registrati dinamicamente a runtime, o nascosti in codice impacchettato o minificato, possono sfuggire — quindi questo è un limite inferiore della superficie di strumenti, non un censimento completo.

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.

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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.

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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.

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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.

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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.

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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.

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

6 strumenti su 6 hanno pubblicato una descrizione.

I nomi e le descrizioni degli strumenti sono scritti dal publisher e mostrati alla lettera come testo inerte. Sono le stringhe che un client MCP passa a un modello, quindi Forge vi cerca schemi di prompt injection — ogni rilievo compare insieme all’analisi di sicurezza qui sopra. «Privilegiato» è una corrispondenza di parola chiave sul nome dello strumento, non una verifica di ciò che fa: un nome innocuo può comunque fare qualsiasi cosa.

Descrizione

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.

Parole chiave
mcpmodelcontextprotocolmodel-context-protocolclaudellmaiprivacyredactionpiisecretsjwttokenizerllm-costhallucination
Alternative
Confronto delle superfici di strumenti…

Albero delle dipendenze

Ciò che una scansione di Forge ha risolto dai metadati npm il 2026-09-22: risoluzione osservata, non una dichiarazione dell'editore.

60 pacchetti risolti · 3 diretti · nessuno con avvisi di sicurezza La risoluzione si ferma alla profondità 4 e a 60 pacchetti.

La scansione si è fermata al limite di profondità 4. Tutto ciò che sta sotto quel livello non è mai stato risolto.

La scansione si è fermata al limite di 60 pacchetti. Il resto dell'albero non è mai stato risolto.

Altri 36 pacchetti risolti non vengono disegnati qui (limite di visualizzazione: 24). Ogni dipendenza con un avviso di sicurezza viene disegnata comunque. Inventario completo (SBOM CycloneDX)

Dichiarate ma non risolte

55 dipendenze dichiarate non sono mai arrivate nell'albero. Mancano dalla risoluzione di Forge, non dal pacchetto.

+43 altre non elencate. I conteggi per motivo qui sopra le comprendono tutte.

Non seguite: peerDependencies. Questo albero copre solo le dipendenze di runtime, quindi ciò che queste comportano non è mai stato risolto.

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