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omnideck

omnideck

本地服务
github.com/aapd-studio安全03 周前更新
代码仓库

关于 omnideck

OmniDeck MCP 为 AI Agent 提供在本机运行的隐私工具，适用于处理令牌、日志和文本等不宜发送到网站的内容。所有工具均为本地计算，不建立网络连接或发送请求。

主要功能

  1. 01遮盖邮箱、密钥等敏感信息
  2. 02解码 JWT 并检查过期状态
  3. 03比较多种模型的单次请求成本
  4. 04按令牌预算拆分长文档
  5. 05检查摘要中的名称、数字和日期
  6. 06本地计算文本哈希

适用场景

  1. 01对外发送日志前移除敏感数据
  2. 02离线查看 JWT 的头部与载荷
  3. 03估算批量任务的模型请求费用
  4. 04将长文档切分为上下文片段

MCP 相关

MCP 服务通过 stdio 向 MCP 客户端提供本地隐私工具；工具不会打开网络套接字或发送外部请求。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "aapd-studio-omnideck": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "omnideck-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y omnideck-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmomnideck-mcp1.0.4

工具

6

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
textstring是要清理的文本。
categoriesarray否要屏蔽的类别。默认全部屏蔽：emails、api_keys、credit_cards、iban、ip_addresses、phone_numbers。

详细介绍

OmniDeck MCP

M8ven Score

为 AI Agent 提供本地、隐私优先的工具。永不进行网络调用。

有些任务不方便交给 AI Agent，因为通常需要把机密内容粘贴到网站上才能完成：解码 JWT、对密码进行哈希处理，或是在日志文件发送到 API 前清除其中的敏感信息。此服务会在本地完成这些操作。

每个工具都只在你自己的进程中执行纯计算。此服务不会打开套接字，也不会发送任何出站请求——你传入的任何内容都不会离开你的设备。

安装

npm install -g omnideck-mcp

或者无需安装，直接运行：

npx omnideck-mcp

配置

Claude Desktop — 添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "omnideck": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "omnideck-mcp"]
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add omnideck -- npx -y omnideck-mcp

任何支持 stdio 的 MCP 客户端都可以用相同方式运行。

工具

redact_sensitive_data

屏蔽电子邮件地址、API 密钥、信用卡号、IBAN、IP 地址和电话号码。 在日志、配置文件或用户粘贴的文本发送到外部 API 或共享对话记录之前，对其运行此工具。

模式按具体程度从高到低应用，因此 sk-ant-… 这样的密钥会被整体匹配，而不会被通用电话号码模式拆分。

Contact me at [email protected], key sk-ant-abcdefghij1234567890
→ Contact me at [EMAIL REDACTED], key [API KEY REDACTED]

可选的 categories 参数可限制要屏蔽的类别。

decode_jwt

解码令牌的标头和载荷，并报告其是否已过期。此工具不会验证签名——无需机密，也不应将机密粘贴到任何地方。JWT 是有效凭证；提供此工具就是为了让你无需将 JWT 粘贴到在线解码器中。

estimate_llm_cost

按成本从低到高，比较单次请求使用九种 GPT、Claude 和 Gemini 模型时的费用。传入 text（通过 gpt-tokenizer 精确计算令牌数），或直接传入 input_tokens。在为大型批处理任务选定模型前，此工具很有用。

列表价格截至 2026-10，并会定期更新——在据此做出费用决策前，请查看服务提供商的定价页面。

split_for_context

将长文档拆分为符合令牌预算的文本块，优先在段落边界处分割，必要时则在句子边界处分割，确保没有文本块在表达中途结束。

check_output_fidelity

标记 AI 生成的摘要中出现、但源材料中不存在的名称、数字和日期——这通常是细节捏造的表现。

这是一种**词汇层面的启发式检测，并非事实核查工具。**它能发现捏造的具体信息，但无法发现错误推理，而且正确改写的术语也可能被标记。请将输出视为需要手动核实的事项清单。

hash_text

在本地计算字符串的 MD5、SHA-1、SHA-256 或 SHA-512 摘要。当输入是密码或其他不应被提交给在线哈希生成器的私密内容时，可使用此工具。

隐私

  • 不发送网络请求。不收集遥测数据。不进行分析。不记录你的输入。
  • 仅有三项运行时依赖：MCP SDK、zod 和 gpt-tokenizer。
  • 采用 MIT 许可——请阅读 index.js 并验证以上内容；它是一个易于阅读的单文件。

相关链接

此服务的完整文档提供英语和西班牙语版本： omnideck.cc/mcp

这些工具也可作为免费的浏览器工具使用，与其他约 125 种工具一起提供，网址为 omnideck.cc——遵循同一原则，所有操作都在客户端完成。

许可证

MIT © AAPD Studio

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。