Selvage: servidor MCP, instalación y seguridad

Para qué sirve Selvage

Según su repositorio: «Revisión de código con LLM y extracción de contexto basada en AST, compatible con Claude, GPT, Gemini y otros modelos mediante OpenRouter.»

El protocolo MCP (Model Context Protocol) es un enchufe estándar entre un agente IA y un servicio externo: una vez conectado el servidor, sus herramientas aparecen en el agente, que decide cuándo llamarlas. Selvage figura en la categoría Herramientas de desarrollo, que reúne 475 servidores en el directorio; ocupa el puesto 287 por número de estrellas.

Instalar y conectar Selvage

Modos de distribución declarados en el registro MCP oficial:

• paquete PyPI (Python, se lanza con uvx o pip)

Funciona con cualquier cliente compatible con MCP (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex y la mayoría de agentes recientes). Basta con añadir una entrada a la configuración MCP del cliente: nombre del servidor, comando de inicio o URL, variables de entorno. Lenguaje del proyecto: Python.

Seguridad: qué comprobar

Conectar un servidor MCP equivale a instalar un programa que habla directamente con su agente: funciona con sus permisos y el modelo confía en las descripciones de sus herramientas. El riesgo depende de lo que puede tocar y de la confianza que merece su código.

Puntos detectados para Selvage:

• Sin licencia: sin licencia el código no es reutilizable legalmente, aunque sea público. Evítelo en la empresa sin acuerdo del autor.

Buenas prácticas: conceder solo los permisos necesarios (mínimo privilegio), exigir validación humana para las acciones irreversibles y pasar el diagnóstico de seguridad de agentes IA.

Actividad y mantenimiento del proyecto

Creado el 30 de mayo de 2025, el repositorio selvage-lab/selvage suma 36 estrellas y 8 copias (forks), con 0 incidencias abiertas. Tiene más estrellas que el 47 % de los servidores del directorio. Última modificación hace 3 meses. Versión publicada en el registro: 0.4.1 (17 de febrero de 2026).

Las estrellas miden la atención recibida, no la calidad: un proyecto reciente y muy mediático puede acumularlas rápido, y un servidor útil pero especializado tendrá pocas.