Scannt GitHub-Repositories und Profile auf Malware- und Scam-Signale, um Risikobewertungen für AI Agents und Entwickler zu liefern.
Auch bekannt als flagrix-io/flagrix-cli, flagrix-cli
- Stars
- 2
- Tools
- —
- Downloads, 30 Tage
- —
- Neueste Version
- 0.5.1
- Letzter Commit
- 10. Nov. 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist flagrix MCP?
flagrix ist ein MCP server. Scannt GitHub-Repositories und Profile auf Malware- und Scam-Signale, um Risikobewertungen für AI Agents und Entwickler zu liefern.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über flagrix MCP server
Flagrix bietet eine Security-Scanning-Ebene für Entwickler und AI Agents, um Malware- und Scam-Signale in GitHub-Repositories und Nutzerprofilen zu identifizieren. Es fungiert als lokales Tool, das über das Terminal ausgeführt, in CI-Pipelines integriert oder über das MCP stdio Protokoll mit AI Clients verbunden werden kann. Durch die Analyse spezifischer Commits stellt das System sicher, dass das Risikourteil an einen exakten Code-Zustand gebunden ist, wodurch verhindert wird, dass stille Änderungen einen Scan ungültig machen.
Nutzer können Repository-Scans mit dem Befehl scan oder Profil-Evaluierungen mit scan-user durchführen. Das Tool arbeitet innerhalb der Standard-Rate-Limits von GitHub, aber die Bereitstellung eines GITHUB_TOKEN erhöht das Kontingent von 60 auf 5.000 Anfragen pro Stunde und ermöglicht das Scannen privater Repositories. Die gesamte Scanning-Logik und die Dependency-Checks gegen den OSV malicious-package Feed erfolgen lokal, um die Privatsphäre zu wahren, da keine Telemetrie oder Daten an ein zentrales Flagrix-Backend gesendet werden.
Was du damit machen kannst
- 1Repository-Sicherheit vor dem Klonen prüfenEin AI Agent kann das scan_github_repo Tool nutzen, um ein Repository auf Muster zur Datenexfiltration zu prüfen, bevor der Code heruntergeladen wird.
- 2Risiko von GitHub-Profilen bewertenEin Entwickler kann prüfen, ob ein GitHub-Nutzerprofil Anzeichen eines Scammers oder eines Fake-Recruiters aufweist.
- 3Security Gates in der CI automatisierenIntegriere den Scanner in eine Continuous Integration Pipeline, um Builds automatisch zu stoppen, falls hochriskanter Code erkannt wird.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du flagrix MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenflagrix MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add --env 'GITHUB_TOKEN=<YOUR_GITHUB_TOKEN>' flagrix-cli -- npx -y flagrixflagrix MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"flagrix-cli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flagrix"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "<YOUR_GITHUB_TOKEN>"
}
}
}
}flagrix MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"flagrix-cli": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flagrix"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "<YOUR_GITHUB_TOKEN>"
}
}
}
}flagrix MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"flagrix-cli","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","flagrix"],"env":{"GITHUB_TOKEN":"<YOUR_GITHUB_TOKEN>"}}'flagrix MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"flagrix-cli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flagrix"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "<YOUR_GITHUB_TOKEN>"
}
}
}
}flagrix MCP in Codex installieren
$ codex mcp add flagrix-cli --env 'GITHUB_TOKEN=<YOUR_GITHUB_TOKEN>' -- npx -y flagrixflagrix MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.flagrix-cli] command = "npx" args = ["-y", "flagrix"] [mcp_servers.flagrix-cli.env] GITHUB_TOKEN = "<YOUR_GITHUB_TOKEN>"
flagrix MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user -e 'GITHUB_TOKEN=<YOUR_GITHUB_TOKEN>' flagrix-cli npx -- -y flagrixflagrix MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"flagrix-cli": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flagrix"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "<YOUR_GITHUB_TOKEN>"
}
}
}
}Konfiguration
GITHUB_TOKENSecretOptional GitHub token — raises API rate limits and enables private-repo scans
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| GITHUB_TOKEN | Optional GitHub token — raises API rate limits and enables private-repo scans | Secret |
Automatisierte Checks
Geluften am 13. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarflagrix-io/flagrix-cli is public and reachablegithub.com/flagrix-io/flagrix-cli ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als Quelleflagrix names flagrix-io/flagrix-cli as sourcenpmjs.com/package/flagrix ↗Bestanden
- Build-Provenienz (Sigstore-Attestierung)Sigstore attestation for flagrixnpmjs.com/package/flagrix/v/0.5.1#provenance ↗Bestanden
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-11-10github.com/flagrix-io/flagrix-cli ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNo popular package one edit away from flagrixBestanden
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen Abhängigkeiten99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Bestanden
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenflagrix
Scan GitHub repositories and profiles for malware before you clone — from the terminal, CI, or an AI agent. The same commit-pinned verdict as the Flagrix browser extension, made callable.
npx flagrix scan https://github.com/some-org/coding-assignment
some-org/coding-assignment @ 3f9c2a1
HIGH RISK — Do not clone security score 12/100
3 files scanned · 10 dependencies · 2 issues
CRITICAL Data exfiltration patterns detected: Keylogger Pattern
assignment.js:14
14 document.addEventListener("keydown", (e) => send(e.key))
Built after real fake-recruiter campaigns ("coding assignment" repos that steal wallets, SSH keys, and browser sessions) started targeting developers.
Commands
flagrix scan <url | owner/repo> # scan a repository (--ref <branch|sha>)
flagrix scan-user <username> # score a GitHub profile for scam signals
flagrix mcp # MCP server (stdio) for AI agents
Exit codes
| code | meaning |
|---|---|
| 0 | low risk |
| 1 | scan failed |
| 2 | medium risk — review before proceeding |
| 3 | high risk — do not clone |
| 4 | scan incomplete — not enough of the repository was read to give a verdict |
--json (automatic when stdout is piped) emits the full result. The verdict is
pinned to the scanned commit (commitSha in the JSON): every file is read at
that SHA, so a push mid-scan or after the verdict can't silently invalidate it.
Incomplete scans (exit 4)
A repository scan is one tree request plus up to ~200 file reads, and GitHub allows 60 requests an hour without a token. When the budget runs out part way through, the rest of the repository is never looked at — so a "low risk, no findings" result over 30 of 180 files is the absence of looking, not a clean bill of health.
The result says so (scanSummary.complete: false, with
scanSummary.incompleteReason of "rate-limit" or "fetch-errors"), the
human output withholds the verdict and the score, and the exit code is 4
instead of 0. In CI the exit code is the decision and nobody reads stdout, so
a gate on flagrix scan stops here as it does on any non-zero code. Findings
are the other way round: evidence found is evidence however little else was
read, so a medium or high verdict keeps its own code and the coverage note
reads "there may be more".
In --json output, read verdict and coverage rather than riskLevel:
{
"verdict": "incomplete",
"coverage": {
"complete": false,
"unreliableClear": true,
"filesRead": 30,
"filesUnread": 150,
"reason": "rate-limit"
},
"riskLevel": "low",
"safeToClone": false,
...
}
verdictis"low","medium","high", or"incomplete"when a low result rests on files that were never read. It matches the exit code (0 / 2 / 3 / 4).coverage.unreliableClearis true exactly whenverdictis"incomplete";coverage.completeis false on any partial scan, including a medium or high one.reasonis present only when coverage is incomplete.riskLevel,riskScoreand the rest of the engine's result are unchanged, so existing consumers keep working — butriskLevelis the engine's reading of the files it did see, so on an incomplete scan it can still say"low".safeToCloneis kept for compatibility and is nowfalsewheneververdictis"incomplete"(in 0.4.0 and earlier it could betruethere). Gate onverdictor the exit code instead.
The MCP tool's JSON block carries the same fields.
Set a token to make this rare: GITHUB_TOKEN raises the budget to 5,000/h.
AI agents
claude mcp add flagrix -- npx -y flagrix mcp
Tools: scan_github_repo, scan_github_user. A Claude Code hook that gates every
git clone on a scan ships in hooks/ — see
docs/agent-gating.md.
Tokens & rate limits
Unauthenticated scans use GitHub's 60 req/h budget (a scan issues one request per
scanned file, up to ~200). Set GITHUB_TOKEN (or FLAGRIX_GITHUB_TOKEN, or
--token) to raise it to 5,000/h and to scan private repositories. A scan that
runs out of budget reports partial coverage and exits 4 — see
Incomplete scans.
Privacy
Fully local. No telemetry, no accounts, no Flagrix backend — the only network calls go to the GitHub/npm APIs and the public detection-rules repository (signature refresh, cached 6 h, with a bundled offline snapshot).
Dependencies are also checked against the OSV malicious-package feed
(osv-malicious.json from the same repository: every npm/PyPI package the
OpenSSF malicious-packages project has confirmed malicious). The feed is
downloaded and matched locally, so dependency names never leave your machine.
It is cached 6 h and revalidated with its ETag. Set FLAGRIX_OSV_FEED=0 to
skip it (the curated list in the signatures still applies).
How it works
Scanning logic lives in @flagrix/scanner-core (MIT), signatures in flagrix-detection-rules (MIT) — the same engine and rules the browser extension uses. Verdicts are risk assessments, not definitive fraud determinations; always verify through official channels.
AI Disclosure
This project leverages Claude AI for boilerplate generation, test-suite expansion, and optimization. All AI-generated code is strictly reviewed, refactored, and verified by human maintainers before merging.
License
MIT — see LICENSE.
flagrix MCP Fragen
Wie füge ich flagrix MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add --env 'GITHUB_TOKEN=<YOUR_GITHUB_TOKEN>' flagrix-cli -- npx -y flagrix in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich flagrix MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Sind meine Daten privat, wenn ich flagrix nutze?
Ja, das Tool arbeitet vollständig lokal ohne Telemetrie oder Flagrix-Backend; Netzwerkaufrufe erfolgen nur an die GitHub/npm APIs und das Repository für die Detection-Rules.
Was bedeutet Exit Code 4?
Exit Code 4 bedeutet einen unvollständigen Scan, bei dem nicht genügend Teile des Repositories gelesen werden konnten, um ein vollständiges Urteil abzugeben, oft aufgrund von Rate Limiting.