infra-guard

Terraform と Dockerfile をスキャンして実際のセキュリティ設定ミス（オープンなセキュリティグループ、公開 S3 バケット、ワイルドカード IAM ポリシー、ハードコードされたシークレット、root で実行されるコンテナなど）を検出し、推測ではなく構造化された検出結果を返す MCP サーバーです。

Claude Code、Claude Desktop、Cursor にツールとして組み込めます。AI アシスタントにインフラコードのレビューを依頼すると、infra-guard を呼び出して Checkov から実際の検出結果を取得し、それを説明してくれます。

ブラウザで試す: infra-guard-frontend-production.up.railway.app — Terraform を貼り付けて Scan をクリックすると、実際の検出結果が表示されます。インストールは不要です。

MCP エンドポイント: https://infra-guard-production.up.railway.app/mcp

なぜ作ったのか

私は A.P. Moller–Maersk でクラウドインフラの仕事をしていました。Terraform、Docker、AWS のプロビジョニングを本番規模で行っていました。ほとんどのポートフォリオプロジェクトは普通の Web アプリですが、これは私が実際に存在してほしいと思っていたツールです。「自分の Terraform に明らかなセキュリティホールがないか」という問いに対し、AI アシスタントの当てずっぽうではなく、実際の構造化された回答を返すものです。

infra-guard は推測しません。ファイルを Checkov に通します。Checkov は数百の組み込みチェックを持つ実際の静的解析エンジンです。そして、実際の検出結果（チェック ID、タイトル、影響を受けるリソース、行範囲、コードスニペット）を返します。ホスト側の LLM（Claude など MCP 接続の反対側にいるモデル）がその検出結果をわかりやすい言葉で説明します。このツールの役割は、ただ正確であることです。

Related MCP server: MCP Security Scanner

仕組み

scanner.py   → core engine: scan_terraform(...) / scan_dockerfile(...) -> structured dict
server.py    → wraps both as MCP tools, served over stdio or Streamable HTTP
api.py       → wraps both as a plain REST API (POST /api/scan, POST /api/scan-dockerfile)
frontend/    → React + Vite playground that calls api.py, with a Terraform/Dockerfile toggle

scanner.py は Checkov CLI をシェル経由で実行し、その JSON 出力を解析します。どのフレームワークから実行された場合でも、同じフォーマットで結果を返します。

{
  "summary": { "passed": 14, "failed": 34, "total_checks": 48 },
  "findings": [
    {
      "check_id": "CKV_AWS_24",
      "title": "Ensure no security groups allow ingress from 0.0.0.0:0 to port 22",
      "resource": "aws_security_group.app_sg",
      "start_line": 6,
      "end_line": 24,
      "code_snippet": "resource \"aws_security_group\" \"app_sg\" { ... }"
    }
  ]
}

server.py は scan_terraform_file(file_content, filename) と scan_dockerfile_file(file_content, filename) の 2 つの MCP ツールを公開しています。独自の解釈層は持たず、構造化されたデータはセッションをホストしている LLM にそのまま渡されます。

insecure_example.tf には、意図的に仕込んだ 4 つの Terraform の問題（SSH インバウンドの全開放、公開かつ暗号化されていない S3 バケット、ワイルドカード IAM ポリシー、ハードコードされた RDS パスワード）があります。チェック結果は合格 14 / 不合格 34 です。insecure_example.Dockerfile には 5 つの問題（ベースイメージのバージョン未固定、COPY ではなく ADD、ポート 22 を公開、HEALTHCHECK なし、root で実行）があります — 合格 26 / 不合格 5 です。

ローカルで実行する

uv が必要です。

git clone https://github.com/SanjanaJanardhan/infra-guard.git
cd infra-guard
uv sync

スキャナーを直接実行する:

uv run python3 scanner.py

MCP サーバーを stdio で実行する（Claude Code/Desktop などのローカルクライアント用）:

uv run python3 server.py

Streamable HTTP で実行する（リモートクライアント用、またはデプロイ環境を再現する場合）:

uv run python3 server.py --transport streamable-http --port 8000

MCP クライアントに接続する

Claude Code / Claude Desktop — .mcp.json（プロジェクトレベル）またはグローバル MCP 設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "infra-guard": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/infra-guard", "run", "python3", "server.py"]
    }
  }
}

Streamable HTTP クライアント（上記の公開デプロイも含む）— 接続先は次のとおりです:

https://infra-guard-production.up.railway.app/mcp

プレイグラウンドをローカルで実行する

# terminal 1 — API
uv run python3 api.py

# terminal 2 — frontend
cd frontend
npm install
npm run dev

フロントエンドは API のベース URL を VITE_API_URL から読み取ります（frontend/.env.local を参照）。デフォルトは http://localhost:8001 です。

デプロイ

Railway 上の 3 つのサービスです。すべて Docker/Nixpacks でビルドされ、手動のサーバー設定はありません。

• MCP サーバー — Dockerfile、Streamable HTTP

• REST API — Dockerfile.api、同じ scanner.py コアを使用し、プレイグラウンドを支えます

• フロントエンド — Railway の Nixpacks ビルダーが frontend/ 内の Vite アプリを自動検出します。VITE_API_URL はビルド時にデプロイ済み API の URL に設定されます

両方の Python サービスは環境変数 PORT を読み取るため、Railway が割り当てるポートに変更なしで対応できます。

技術スタック

Python · Checkov · MCP Python SDK · FastAPI · React · Vite · uv · Docker · Railway

ロードマップ

• コアの Terraform スキャンエンジン

• stdio で動作する MCP サーバー

• Streamable HTTP トランスポート

• Railway へのデプロイ

• ライブプレイグラウンド付き Web フロントエンド

• Dockerfile スキャン（プレイグラウンドの Terraform/Dockerfile 切り替えを含む）

• 検出結果のコスト影響の見積もり

ライセンス

MIT