codesafer
CodeSafer (cleaner-code)
Сканер безопасности ИИ-кода в качестве сервера протокола контекста модели (MCP). Обнаруживает скрытые угрозы в коде, созданном ИИ, которые пропускают традиционные линтеры.
Веб-сайт: codesafer.org · MCP-клиенты: Claude Code, Cursor, VS Code + Copilot, Cline
Почему CodeSafer?
ИИ-ассистенты пишут код быстро, но кто проверяет его на наличие скрытых угроз?
Недавние атаки на цепочки поставок показывают, что вредоносный код может скрываться способами, которые люди-рецензенты и традиционные линтеры регулярно пропускают:
Невидимые символы Unicode, внедренные в идентификаторы (более 30 вариантов)
Атаки BiDi / Trojan Source, которые меняют порядок отображения кода по сравнению с его выполнением (CVE-2021-42574)
Омоглифы — кириллические символы, маскирующиеся под латиницу (CVE-2021-42694)
Стеганография Unicode в стиле Glassworm, скрывающая полезную нагрузку в пробелах
Бэкдоры в файлах правил, внедренные в
.cursorrules,CLAUDE.mdи другие конфигурационные файлы ИИТайпсквоттинг зависимостей в
package.jsonШаблоны обфускации —
eval+ base64, обратные оболочки (reverse shells), упакованные полезные нагрузки
CodeSafer сканирует всё это до того, как код будет запущен на вашей машине.
Related MCP server: guardvibe
Как это работает
CodeSafer работает как локальный MCP-сервер. Ваш ИИ-клиент (Claude Code, Cursor и т. д.) вызывает его инструменты при просмотре или генерации кода, а результаты возвращаются в виде встроенных сообщений.
Гибридное обнаружение:
8 сканеров статического анализа — детерминированные правила для известных категорий атак (быстро, отсутствие ложноотрицательных результатов для покрываемых ими шаблонов).
Глубокий анализ CodeBERT — модель-трансформер классифицирует фрагменты кода как вредоносные/безопасные с оценкой достоверности. Обнаруживает обфусцированные или новые шаблоны, которые пропускают статические правила.
Ничего не покидает вашу машину. ИИ-анализ выполняется локально с использованием токенизатора.
Возможности
Возможность | Подробности |
Обнаружение невидимых символов | 30+ вариантов Unicode, включая неразрывный пробел, монгольский разделитель гласных |
BiDi / Trojan Source | Полное покрытие CVE-2021-42574 |
Обнаружение омоглифов | Конфликтующие символы кириллицы/греческого/латиницы (CVE-2021-42694) |
Стеганография Unicode | Полезная нагрузка в пробелах в стиле Glassworm |
Бэкдоры в файлах правил | Сканирование |
Сканирование зависимостей | Тайпсквоттинг + подозрительные скрипты установки в |
Обнаружение обфускации |
|
Глубокий ИИ-анализ | Классификатор-трансформер CodeBERT с оценкой достоверности |
MCP native | 6 инструментов MCP, транспорт stdio |
Локально-ориентированный | Код не загружается — работает полностью на вашей машине |
Инструменты MCP
CodeSafer предоставляет шесть инструментов для вашего MCP-клиента:
Инструмент | Назначение |
| Сканирование одного файла на наличие скрытых шаблонов вредоносного кода |
| Рекурсивное сканирование каталога по всем исходным файлам |
| Сканирование файла конфигурации/правил ИИ на наличие инъекций промптов и бэкдоров в файлах правил |
| Проверка |
| Глубокий ИИ-анализ с использованием обученной модели CodeBERT (классифицирует фрагменты как вредоносные/безопасные с достоверностью) |
| Получение подробного объяснения конкретной категории угрозы со сценариями атак и методами устранения |
Установка
Предварительные требования
Node.js 18 или новее
MCP-совместимый клиент (Claude Code, Cursor, VS Code + Copilot, Cline)
Из исходного кода
git clone https://github.com/goldmembrane/cleaner-code.git
cd cleaner-code
npm install
npm run buildНастройка вашего MCP-клиента
Claude Code (~/.claude.json или проектный .mcp.json):
{
"mcpServers": {
"codesafer": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/cleaner-code/dist/index.js"]
}
}
}Cursor (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"codesafer": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/cleaner-code/dist/index.js"]
}
}
}Перезапустите клиент, и инструменты CodeSafer появятся в меню выбора инструментов.
Использование
После настройки задавайте своему ИИ-клиенту вопросы, например:
"Просканируй этот файл на наличие скрытых проблем безопасности."
"Проверь зависимости в package.json на наличие тайпсквоттинга."
"Просканируй
.cursorrulesна наличие бэкдора в файле правил.""Запусти глубокий ИИ-анализ
src/auth.ts.""Объясни, что такое атака Trojan Source и как исправить найденную проблему."
Клиент вызовет соответствующий инструмент MCP и вернет результаты с указанием серьезности, номеров строк и рекомендаций по устранению.
Бесплатный тариф и планы
CodeSafer бесплатен в использовании. Статический анализ (scan_file, scan_directory, scan_rules_file, check_dependencies, explain_finding) не имеет ограничений.
Глубокий ИИ-анализ (ai_analyze) включает 10 бесплатных запусков за сессию. Платные планы для увеличения квот ИИ доступны на codesafer.org.
Категории обнаружения
CodeSafer обнаруживает угрозы в 9 категориях:
Невидимые символы Unicode — 30+ вариантов, включая неразрывный пробел, неразрывный соединитель
Атаки BiDi / Trojan Source — CVE-2021-42574
Омоглифы — кириллические/греческие символы, маскирующиеся под латиницу (CVE-2021-42694)
Стеганография Unicode — шаблоны Glassworm в пробелах
Бэкдоры в файлах правил — вредоносные инструкции в
.cursorrules,CLAUDE.mdи т. д.Риски зависимостей — тайпсквоттинг и подозрительные скрипты установки
Шаблоны обфускации —
eval+ base64, упакованные полезные нагрузки, обратные оболочкиРезультаты статического анализа — 8 детерминированных сканеров
Глубокий ИИ-анализ — трансформер CodeBERT для новых и обфусцированных угроз
Структура проекта
cleaner-code/
├── src/
│ ├── index.ts # MCP server entry point
│ ├── api-server.ts # Optional HTTP API server
│ ├── types.ts # Scanner interfaces
│ ├── utils.ts # File collection, summary formatting
│ └── scanner/
│ ├── invisible.ts # Invisible Unicode scanner
│ ├── bidi.ts # BiDi / Trojan Source scanner
│ ├── homoglyph.ts # Homoglyph scanner
│ ├── encoding.ts # Encoding / charset scanner
│ ├── obfuscation.ts # Obfuscation pattern scanner
│ ├── steganography.ts # Unicode steganography scanner
│ ├── rules-backdoor.ts # Rules file backdoor scanner
│ ├── dependency.ts # Dependency risk scanner
│ └── ai-analyzer.ts # CodeBERT deep analyzer
├── ml/ # ML model assets and tokenizer
├── functions/ # Cloud function deployments
├── deploy/ # Deployment manifests
└── web/ # Landing page assetsЛицензия
ISC — подробности см. в файле LICENSE.
Ссылки
Веб-сайт: codesafer.org
Протокол контекста модели: modelcontextprotocol.io
Сообщить об ошибках: GitHub Issues
Available Tools
6 toolsai_analyzeA
Deep AI analysis of code using the trained CodeBERT model. Classifies code chunks as malicious or benign with confidence scores. Detects obfuscated payloads, novel attack patterns, and threats that static rules may miss.
Inputs: file_path (required).
check_dependenciesB
Check package.json for typosquatting, suspicious install scripts, and dependency risks
Inputs: file_path (required).
explain_findingA
Get detailed explanation of a specific threat category including attack scenarios, real-world examples, and remediation steps
Inputs: category (required).
scan_directoryB
Recursively scan a directory for hidden malicious code patterns across all source files
Inputs: dir_path (required), extensions.
scan_fileB
Scan a single file for hidden malicious code patterns (invisible chars, BiDi, homoglyphs, steganography, obfuscation, etc.)
Inputs: file_path (required).
scan_rules_fileA
Scan an AI configuration/rules file for prompt injection and Rules File Backdoor attacks
Inputs: file_path (required).
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 6 tools
Each tool has a clearly distinct purpose: scan_file vs scan_directory differ by scope, ai_analyze uses ML, check_dependencies focuses on dependencies, and scan_rules_file is for configuration files. No ambiguity.
Tools mostly follow verb_noun snake_case pattern (e.g., scan_file, check_dependencies). The outlier is ai_analyze, which uses a prefix instead of a verb-noun structure, but it's still clear and consistent overall.
With 6 tools covering scanning, AI analysis, dependency checks, and explanations, the count is well-scoped for a focused security analysis server. Not too many or too few.
The tools cover core scanning and analysis tasks well, including file/directory scanning, dependency risks, AI-based analysis, and explanations. A minor gap is the lack of a tool for aggregated reporting or finding management, but the surface is largely complete for detection and explanation.
Maintenance
Related MCP Connectors
Audit your MCP servers for poisoned tools and leaked secrets, and check AI-generated code for flaws.
Zero-config MCP security scanner for AI-generated apps. 25K+ vulnerability patterns.
Security scanner for MCP servers. Detect vulnerabilities, prompt injection, and tool poisoning.
Security scanner for AI agents and MCP servers: injection, jailbreak, tool abuse.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceSecurity scanner for MCP servers and AI-generated code. Detects leaked API keys, PII, prompt injection, and MCP misconfigs with A-F security grades.MIT
- AlicenseBqualityBmaintenanceSecurity MCP server with 300+ rules for AI-generated code. Scans Next.js, Supabase, Clerk, Stripe, Prisma, Hono, GraphQL and 20+ modules. Zero config, runs locally.392,686 npm6Apache 2.0
- AlicenseAqualityBmaintenanceMCP security server for AI coding agents. 12 tools: pre-install guardian, vulnerability audit, supply-chain attack detection via static code analysis, and CycloneDX 1.6 SBOM generation. Zero runtime dependencies.1581 npm15Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceScans MCP servers, AI agent skills, and plugins for 68+ malicious patterns including credential exfiltration, prompt injection, and code execution.65 npm5MIT